درک نظارت بر قند خون در عصر داده ها

نظارت بر قند خون مدت ها است که پایه مدیریت موثر دیابت بوده است. [۵] بیماران بر تست های نشانگر انگشتی با استفاده از گلوکومتر تکیه می کنند، گرفتن عکس های جداگانه از سطح گلوکز خود را چند بار در روز انجام می دهند، در حالی که این روش داده های ضروری را فراهم می کند، تجزیه و تحلیل های مداوم که بین اندازه گیری امروز اتفاق می افتد، چشم انداز به طور چشمگیری با استفاده گسترده از (F0: [در حال حاضر تنها به تجزیه و تحلیل های ارزشمند داده های قابل استفاده می شود] تجزیه و تحلیل گلوکز می تواند داده های قابل اعتماد باشد.

تجزیه و تحلیل داده ها در نظارت بر قند خون اشاره به تجزیه و تحلیل سیستماتیک محاسباتی داده های گلوکز، اغلب همراه با ورودی های دیگر مانند مصرف کربوهیدرات، فعالیت فیزیکی، زمان دارو و سطح استرس است. هدف این است که الگوهای را کشف کنید، ناهنجاری ها را تشخیص دهید و پیش بینی گشت و گذار گلوکز آینده، هنگامی که به طور موثر، تجزیه و تحلیل می تواند به بیماران و پزشکان کمک کند تا تصمیمات بهتر در زمان واقعی و طولانی مدت طولانی تر از آن جلوگیری کنند.

چگونه Data Analytics نظارت بر قند خون سنتی را افزایش می دهد

روش های نظارت سنتی، مانند خود نظارت بر گلوکز خون (SMBG) با متر های انگشت نگاری، نقاط داده های گسسته را تولید می کنند، در حالی که مفید است، این نکات فاقد متن است.یک قند صبحگاهی خواندن 140 میلی گرم / dL ممکن است قابل قبول یا نگران کننده باشد که چه اتفاقی در شب گذشته رخ داده است، اما SMBG به تنهایی نمی تواند مسیر تجزیه و تحلیل داده ها را با ادغام چندین جریان داده و یا استفاده از الگوریتم های یادگیری کامل برای تولید یک تصویر تصویری آشکار کند.

تحلیل توصیفی: چه اتفاقی افتاد؟

تجزیه و تحلیل توصیفی به سوال اساسی در مورد آنچه در طول یک دوره معین رخ داده است پاسخ می دهد. [۱] برای یک فرد مبتلا به دیابت، این بدان معنی است که خلاصه کردن گلوکز متوسط، زمان در محدوده (TIR)، انحراف استاندارد و فرکانس از رویدادهای هیپوگلیسمی در این هفته به دلیل خلاصه سیستم عامل های CGM مدرن، مانند کسانی که از و [F:2] ممکن است به طور مداوم تشخیص مقدار دقیق آن (b) است زمان آزاد است به تجزیه و تجزیه و تحلیل آن (۶) باشد.

تشخیص تشخیصی: چرا این اتفاق افتاد؟

تجزیه و تحلیل تشخیصی یک گام بیشتر با شناسایی علل ریشه پشت الگوهای مشاهده شده است.این شامل تجزیه و تحلیل گلوکز با حوادث شیوه زندگی ثبت شده در یک دفترچه دیجیتال یا به طور خودکار توسط دستگاه های متصل به طور خودکار جذب می شود، به عنوان مثال، یک افزایش پس از ناهار می تواند به یک تغییر سطح بالا کربوهیدرات، یا یک قطره در طول شب ممکن است با یک جلسه تمرین پس از درمان پیشرفته مرتبط باشد.

پیش بینی: چه اتفاقی می افتد؟

تجزیه و تحلیل پیش بینی شاید تبدیل ترین کاربرد در مراقبت از دیابت باشد.با تجزیه و تحلیل داده های گلوکز تاریخی (همراه با روند زمان) ، مدل های یادگیری ماشین می توانند سطح گلوکز آینده را تا ساعاتی پیش بینی شده پیش بینی کنند.این قابلیت در حال حاضر به برخی از سیستم های درمان با نوع 1LT ساخته شده است: مسائل سیستم ارتباطی Medtronic پیش بینی شده تا 60 دقیقه قبل از اینکه یک هشدار بالا یا پایین پیش بینی شده باشد.

پیش نویس: چه کاری باید انجام دهید؟

مرز نهایی تجزیه و تحلیل پیش تعریفی است که نه تنها نتیجه را پیش بینی می کند بلکه یک مداخله خاص را توصیه می کند، این دامنه سیستم های حلقه بسته است که اغلب به نام "تکنولوژی پانکراس مصنوعی" نامیده می شود، این سیستم ها یک CGM، یک پمپ انسولین را ترکیب می کنند و یک الگوریتم کنترل است که به طور خودکار تحویل انسولین را بر اساس سطوح گلوکز واقعی تنظیم می کند و روند پیش بینی شده است که FDA چندین سیستم مراقبت از نوع را تایید کرده است، به عنوان مثال، به عنوان مثال، به عنوان مثال، یک سیستم کنترل انسولین، و به عنوان مثال، پردازش های ساده، و یک سیستم کنترل انسولین، و یک سیستم کنترل ساده، و یک سیستم کنترل انسولین، و یک سیستم کنترل انسولین، و یک دقیقه قبل از حد و یک سیستم کنترل انسولین، و یک سیستم کنترل انسولین، به طور خودکار.670G، و یک الگوریتم کنترل انسولین، و یک سیستم کنترل انسولین، و یک سیستم کنترل انسولین، و یک پردازش های کنترل انسولین، که به طور خودکار.

مزایای واقعی جهانی تجزیه و تحلیل داده ها در مدیریت Glucose

ادغام تجزیه و تحلیل به مراقبت روزانه دیابت مزایای ملموسی را به همراه می آورد که فراتر از شماره های A1C آزمایشگاهی گسترش می یابد. بیمارانی که به طور فعال با گزارش داده های خود درگیر هستند احساس کنترل بیشتری دارند و کمتر نگران وضعیت آنها هستند.

بهبود زمان در محدوده و کاهش هیپوگلیسمی

زمان در محدوده (TIR) به سرعت در حال تبدیل شدن به متریک ترجیحی برای ارزیابی کنترل گلیسمیک است، زیرا درصد زمان را که بیمار در محدوده گلوکز هدف قرار می گیرد (معمولا 70-180 میلی گرم / dL) به طور خاص کاهش می یابد، مانند گزارش های تشخیص الگو و هشدار پیش بینی، به طور مداوم بهبود متا-تحلیل در (F0) [F] [F] [F] [F].

توانمندسازی بیماران از طریق سواد داده

هنگامی که بیماران درک می کنند که داده های گلوکز آنها به چه معنی است، آنها به شرکت کنندگان فعال در مراقبت خود تبدیل می شوند. بسیاری از برنامه های مدیریت دیابت مدرن مانند mySugr و همچنین می توانند از طریق روش های مراقبت از نفس کشیدن، تصاویر را ارائه دهند که الگوهای آسان برای درک.

ارتباط بهتر بین بیماران و ارائه دهندگان

تجزیه و تحلیل داده ها مکالمات مولد بین بیماران و تیم های مراقبت از آنها را به جای یک "شماره من خوب به نظر می رسد"، بیماران می توانند با یک گزارش استاندارد نشان دهند که نمایه گلوکز آمبولانس آمبولانس (AGP) را تسهیل می کند، که شامل معیارهایی مانند گلوکز متوسط، TIR و تنوع گلوکز در مورد سرعت تشخیص داده ها می شود.

چالش های در پیاده سازی داده های قند خون

علی رغم مزایای روشن، پذیرش گسترده تجزیه و تحلیل های پیشرفته در مراقبت از دیابت با موانع متعددی مواجه است.این چالش ها باید حل شود تا اطمینان حاصل شود که همه بیماران می توانند به طور کامل از پاداش های مدیریت داده محور بهره مند شوند.

اطلاعات حریم خصوصی و نگرانی های امنیتی

داده های گلوکز خون اطلاعات پزشکی بسیار حساس است، زیرا دستگاه های بیشتری به سیستم عامل های ابری و برنامه های تلفن همراه متصل می شوند، خطر دسترسی غیرمجاز یا نقض داده ها افزایش می یابد. بیماران نیاز به اطمینان دارند که داده های آنها رمزگذاری شده، ذخیره شده و تنها برای مراقبت از آنها استفاده می شود.شرکت کنندگان بیمه درمانی و قانون پاسخگویی (HIPAA) یک چارچوب قانونی را ارائه می دهند، اما بسیاری از برنامه های شخص ثالث باید روش های امنیتی شفاف را انتخاب کنند و داده های امنیتی را انتخاب کنند.

قابلیت همکاری و داده های سیلوس

اکوسیستم تکنولوژی دیابت شامل دستگاه ها، برنامه ها و EHR ها از فروشندگان متعدد است که بسیاری از آنها به طور بومی با یکدیگر ارتباط برقرار نمی کنند. A بیمار ممکن است از Dexcom CGM استفاده کند، اپل Watch برای ردیابی فعالیت، و یک حساب MyFitnessPal برای ترکیب این منابع داده به یک دید منسجم که اغلب نیاز به تلاش دستی یا سیستم عامل های یکپارچه ارزان قیمت دارد (مانند پردازش اطلاعات کامل) و پردازش اطلاعات برای پردازش دقیق است.

اطلاعات Overload و User خستگی

دسترسی به صدها مطالعه گلوکز در روز می تواند بدون فیلتر و تفسیر مناسب، بیماران ممکن است از " خستگی کارشناسی" رنج ببرند، به طور مداوم واکنش به هر نوسانات جزئی، این می تواند منجر به اضطراب، فرسودگی، یا حتی نادیده گرفتن هشدارهای واقعی، تجزیه و تحلیل داده های موثر باید اطلاعات را در قالب قابل هضم ارائه دهد، برجسته کردن مهمترین سیگنال ها (به عنوان مثال، هیپوگلیسمی قریب الوقوع) در حالی که یک رابط کاربری هشدار می دهد، یک پاسخ گویی بسیار مهم است.

ارائه دهنده آموزش و کار ادغام

بسیاری از پزشکان، به ویژه کسانی که در پایان شناسی تخصص ندارند، فاقد آموزش در تفسیر داده های CGM و گزارش های تجزیه و تحلیل هستند. پزشکان مراقبت های اولیه اغلب اکثر بیماران دیابتی را مدیریت می کنند، اما ممکن است زمان یا دانش لازم برای انجام بینش های پیچیده داده را نداشته باشند.در حال حاضر، ابزارهای تجزیه و تحلیل در جریان های بالینی نه تنها نیاز به ادغام فنی، بلکه برنامه های آموزشی که پزشکان یاد می دهند که چگونه بسیاری از تجزیه و تحلیل های مدیریت زمان را تفسیر کنند (تغییر شاخص های شاخص های تجزیه و تحلیل داده ها) و تحلیل داده ها نیاز به طور کامل دارند.

آینده ی Data Analytics در نظارت بر قند خون

مسیر تکنولوژی دیابت به سمت ادغام عمیق تر تجزیه و تحلیل، هوش مصنوعی و اتوماسیون اشاره می کند. دهه آینده احتمالا چندین پیشرفت را مشاهده می کند که به طور فزاینده ای الگوی نظارت واکنشی به مراقبت فعال، پیش بینی و در نهایت مراقبت های پیش از برنامه را تغییر می دهد.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

مدل های AI به طور فزاینده ای در پردازش داده های پیچیده و چند بعدی قرار می گیرند. [۱] تجزیه و تحلیل آینده نه تنها داده های گلوکز را ادغام می کند، بلکه سیگنال های بیومتریک از پوشیدنی ها ( ضربان قلب، دمای پوست، واکنش پوست گالوانیزه) را برای پیش بینی گردش گلوکز با دقت بالاتر، افزایش ضربان قلب قبل از ورزش می تواند به طور خودکار هشدار قریب الوقوع در مورد هیپوگلیسمی قریب الوقوع، مصرف کننده برای تشخیص الگوهای یادگیری منحصر به فرد بیمار باشد.

سنسور های قابل حمل و نگهداری

نسل بعدی سنسور گلوکز حتی کوچکتر، دقیق تر و طولانی تر خواهد بود.دستگاه های CGM قابل کاشت مانند سیستم Eversense می تواند گلوکز را تا 180 روز با استفاده از یک سنسور مبتنی بر آنفولانزا، حتی تصاویر بی درد و یا تجزیه و تحلیل مداوم که موتورهای تجزیه و تحلیل می توانند در زمان واقعی پردازش کنند، حس کند.

ادغام با Telehealth و نظارت از راه دور

COVID-19 اپیدمی تسریع پذیرش Telehealth و مدیریت دیابت استثنا نیست.سیستم عامل تجزیه و تحلیل داده که جمع آوری داده های CGM و تولید خلاصه سه ماهه بازدید از پایان دور برای تبدیل شدن به هنجار به جای سیستم های مراقبت های بهداشتی روزانه بیماران را کاهش می دهد. RPM (remote Patient Monitor) برنامه ها در حال حاضر توسط Medicare و بسیاری از بیمه گران خصوصی بازپرداخت می شوند.

سیستم های بسته و Loop و Pancreas مصنوعی

بیان نهایی تجزیه و تحلیل پیش توصیفی سیستم کاملا خودکار حلقه بسته است که در حال حاضر سیستم های هیبریدی تایید شده نیاز به ورودی کاربر برای وعده های غذایی دارند و هنوز دارای قابلیت های پس انداز دستی هستند، تحقیقات در پمپ های هورمون دوگانه (اینولین به علاوه گلوکاگون) و الگوریتم های هوشمند به سرعت در حال پیشرفت هستند.سیستم های انتقال داده که یادگیری ماشین را برای پیش بینی میزان جذب غذا و اثرات ورزشی به تدریج نیاز به مداخله کاربر را کاهش می دهد، به طور مداوم سیستم های تحویل گلوکز طبیعی قادر است.

نتیجه گیری

تجزیه و تحلیل داده ها اساساً آنچه را که در نظارت بر قند خون امکان پذیر است، از خلاصه های توصیفی ساده تا سیستم های پیش نویس و پیش نویس پیچیده، تجزیه و تحلیل بیماران و ارائه دهندگان را قادر می سازد تا فراتر از حدس و گمان حرکت کنند و به مدیریت دقیق دیابت - زمان بهبود یافته در محدوده، کمتر حوادث هیپوگلیسمی خطرناک، افزایش تعامل بیمار و ارتباطات بهتر - در حال حاضر توسط کسانی که ابزارهای دسترسی به همراه دارند، اطمینان از داده های قابل توجه، اطمینان بیشتر، و ارائه دهندگان دسترسی، اطمینان از دسترسی به عنوان ارائه دهندگان اطلاعات دقیق، اطمینان از دسترسی به عنوان یک ارائه دهندگان اطلاعات دقیق، اطمینان از دسترسی به طور دقیق، اطمینان از دسترسی به طور دقیق، اطمینان بیشتر، اطمینان از دسترسی به طور دقیق، اطمینان از دسترسی به عنوان یک ارائه دهندگان، اطمینان از داده های مرتبط با دیگران، اطمینان از اینکه هیچ گونه وعده های مرتبط با ارائه دهندگان، ارائه دهندگان، اطمینان از دسترسی به طور دقیق، ارائه دهندگان دسترسی به طور دقیق، ارائه دهندگان دسترسی به طور دقیق، ارائه دهندگان، اطمینان از دسترسی به طور دقیق، اطمینان از دسترسی به طور دقیق تر، اطمینان از دسترسی به طور دقیق تر، ارائه دهندگان داده های مرتبط با دیگران، ارائه دهندگان دسترسی به طور دقیق تر، ارائه دهندگان اطلاعات دقیق تر، اطمینان از دسترسی به

[[ویرایش] [۱] [۱۰]