درک IoT در بهداشت و درمان

اینترنت اشیا (IoT) نشان دهنده شبکه ای از دستگاه های فیزیکی جاسازی شده با سنسورها، نرم افزار و اتصال است که جمع آوری داده ها و تبادل را قادر می سازد.در مراقبت های بهداشتی، IoT شامل طیف گسترده ای از برنامه های نظارت بیمار از راه دور به زیرساخت های یادگیری ابر هوشمند است؛ برای شرایط مزمن مانند دیابت، دستگاه های IoT ارائه می دهد جریان های مداوم از داده های فیزیولوژیکی که می تواند در زمان واقعی تجزیه و تحلیل شود.

نقش IoT در آموزش بیمار

آموزش سنتی دیابت اغلب در تنظیمات ساختاری مانند کلاس ها یا جلسات یک به یک با یک مربی دیابت رخ می دهد، در حالی که ارزشمند است، این رویکردها فاقد تداوم هستند. IoT آموزش مداوم را با جاسازی یادگیری در زندگی روزمره فراهم می کند - هر نقطه داده - خواندن گلوکز، دوز از دست رفته انسولین، یک جهش پس از یک وعده غذایی - فرصتی برای بینش دیابت آمریکایی است که نشان می دهد که آموزش و پرورش بیمار به طور منظم (فقط با ارائه مراقبت از دسترسی به طور مداوم از مراقبت از بیمار).

از داده ها تا دانش

ارزش آموزشی اصلی IoT در توانایی تبدیل داده های خام به دانش عملی است.خواندن گلوکز به تنهایی آموزنده است، اما تجزیه و تحلیل روند نشان می دهد که سیستم عامل های IoT از الگوریتم ها برای شناسایی همبستگی بین رفتارها و نتایج استفاده می کنند. بیماران شروع به درونی کردن روابط علت و معلول می کنند: "هنگامی که من بعد از شام راه می روم، گلوکز ناشتا صبح من بهبود می یابد."این یادگیری تجربی قوی تر از مشاوره انتزاعی است زیرا آنها می توانند بازخوردهای مداوم را در بیماران ایجاد کنند.

بستن حلقه بازخورد

آموزش سنتی اغلب از یک حلقه بازخورد تاخیر رنج می برد.یک بیمار ممکن است در مورد شمارش کربوهیدرات در یک کلاس یاد بگیرد، اما تا زمانی که وعده غذایی بعدی خود را اعمال نمی کند، بدون هیچ راهی برای تأیید درک آن، IoT این حلقه را بلافاصله بسته است، زمانی که بیمار یک وعده غذایی را وارد می کند، CGM نشان می دهد پاسخ گلیکیکیکیکیکیک در عرض 15 تا 30 دقیقه است که بازخورد فوری تصمیمات صحیح و خطا را تقویت می کند در حالی که هنوز هم یادگیری زمینه ای برای تکرار و پایدار است.

تجهیزات کلیدی IoT برای آموزش دیابت

چندین دستگاه IoT به طور خاص به آموزش بیمار در مراقبت از دیابت کمک می کنند، هر دستگاه یک هدف آموزشی منحصر به فرد را ارائه می دهد:

  • نظارت های گلوکز ثابت (CGMs) - ارائه داده ها و روند گلوکز در زمان واقعی، بیماران را قادر می سازد تا اثرات فوری غذا، ورزش و دارو را ببینند.
  • کرم های انسولین هوشمند و پمپ [FLT 1] - پیگیری انسولین انجام و زمان، ارائه بینش در مورد فارماکوکینتیک و رابطه بین دوز و پاسخ گلوکز.
  • ردیاب های ورزشی قابل تحمل - نظارت بر فعالیت فیزیکی، خواب و ضربان قلب، کمک به بیماران درک چگونگی عوامل شیوه زندگی تاثیر بر کنترل گلیسمیک.
  • مقیاس های هوشمند - اندازه وزن و ترکیب بدن، که بر حساسیت به انسولین و خطر قلبی عروقی تاثیر می گذارد.
  • برنامه های هوشمند [FLT 1] - داده های Aggregate از دستگاه های متعدد و ارائه محتوای آموزشی، یادآوری و nudges رفتاری.
  • ابزار ورود مواد غذایی هوشمند [FLT 1] - استفاده از تشخیص تصویر و اسکن بارکد برای برآورد محتوای کربوهیدرات، آموزش بیماران در مورد ترکیب غذایی.
  • ] فشار خونلود - پیگیری سلامت قلب و عروق، کمک به بیماران درک ارتباط بین فشار خون و نتایج دیابت.

چگونه مستمر Glucose Monitors (CGMs) بیماران را آموزش می دهد

CGMs مسلماً فعال ترین دستگاه IoT برای آموزش دیابت است.(این دستگاه ها یک سنسور کوچک را در زیر پوست قرار می دهند که گلوکز بیناستی را هر چند دقیقه اندازه گیری می کند. داده ها به طور بی سیم به یک گیرنده یا برنامه تلفن هوشمند منتقل می شوند – بیماران می توانند گلوکز را در زمان واقعی همراه با فلش هایی که نشان دهنده جهت و سرعت تغییر است، مشاهده کنند.

پمپ های هوشمند انسولین و Data Insights

پمپ های هوشمند انسولین با CGM ادغام می شوند تا سیستم های تحویل انسولین خودکار ایجاد کنند، اغلب به نام "hybrid-loop" یا "artificial پانکراس" سیستم ها، این دستگاه ها از داده های تاریخی برای تنظیم نرخ های پایه و درمان دقیق تر انسولین یاد می گیرند، با این حال، آنها همچنین گزارش های دقیق در مورد حساسیت به انسولین، زمان-رنجی، و تنوع گلوکزیسمی را که اغلب می توانند به درک دقیق تر از طریق داده های خاص خود را نشان دهند، نشان دهند، نشان می دهند، گزارش های مربوط به این بیماری های کنترل دقیق تر از دست آمده است.

Smart انسولین Pens و Dose Tracking

قلم های انسولین هوشمند داده های تزریق را شامل مقدار دوز، زمان و نوع انسولین مورد استفاده قرار می دهند.این داده ها با یک برنامه همراه همگام شده است که می تواند حوادث تزریق را در CGM ردیابی کند. بیماران دقیقا می بینند که چگونه دوز انسولین آنها با تغییرات گلوکز مرتبط است، آموزش آنها در مورد زمان شروع، فعالیت اوج و مدت فرمول های مختلف انسولین. برخی از سیستم ها توصیه های دوز بر اساس سطح فعلی گلوکز و روش های مصرف کربوهیدرات را ارائه می دهند.

یادگیری شخصی از طریق پلتفرم های IoT

سیستم عامل های IoT جمع آوری داده ها از منابع مختلف و استفاده از یادگیری ماشین برای تولید محتوای آموزشی شخصی. [] هنگامی که یک داده بیمار نشان می دهد یک الگوی هیپرگلیسمی در طول بعد از ظهر، سیستم های آموزشی خاص را فشار می دهد، بدون اینکه سیستم های پردازش تکراری را تنظیم کند، برخی از سیستم های پردازش اطلاعات تکراری را شامل می شود - امتیاز برای بررسی محتوای آموزشی یا دستیابی به اهداف گلوکز - به افزایش تعامل کلیدی است که پیشرفت تایید کاربر است، اما یک فرآیند پردازش محتوای تکراری آن ها را تسریع می کند.

آموزش و پرورش آموزش و پرورش

سیستم عامل های مدرن IoT می توانند زمینه بیمار را تشخیص دهند و آموزش را در لحظه مطلوب ارائه دهند.به عنوان مثال، اگر بیمار در مورد ورزش باشد و سطح گلوکز آنها پایین باشد، سیستم می تواند یک درس مختصر در مورد مدیریت ورزش و مصرف کربوهیدرات قبل از شروع فعالیت به طور مشابه، اگر بیمار به طور مداوم فراموش کردن اسنک خواب خود را، سیستم می تواند یک یادآوری با یادآوری کوتاه مدت در مورد جلوگیری از یک دوره زمانی و انتقال داده های احتمالی، داده های ذخیره سازی داده و انتقال داده های ذخیره سازی داده های ذخیره سازی داده های ذخیره سازی داده های ذخیره سازی.

عدم بودجه رفتاری و حمایت از تصمیم

فراتر از بررسی داده های منفعل، دستگاه های IoT می توانند پشتیبانی تصمیم گیری فعال را ارائه دهند، به عنوان مثال، یک کلاه خودکار هوشمند انسولین ممکن است لرزش و نمایش یک یادآوری اگر یک بولوس غذایی از دست رفته است، بیمار یک پیام آموزشی مختصر در مورد اهمیت زمان، در طول زمان، این میکرو مداخله ها بیمار را آموزش می دهد تا پیش بینی و پاسخ به سیگنال های بدن خود را نشان دهد، این رویکرد، در پیروی از رفتار کوتاه مدت، بدون ارائه اطلاعات فوری موثر، بلافاصله به بیمار، به بیمار، به طور دقیق، و بدون ارائه می دهد.

مزایای آموزش بیمار IoT-Enable

افزایش مشارکت و قدرت

هنگامی که بیماران داده های خود را می بینند و درک می کنند که چگونه اقدامات آنها بر نتایج تأثیر می گذارد، آنها احساس کنترل بیشتری می کنند، این حس از آژانس برای مدیریت بیماری مزمن حیاتی است. مطالعات نشان می دهد که بیمارانی که از دستگاه های IoT استفاده می کنند، سطوح بالاتری از خودکارسازی خود را گزارش می دهند و احتمال بیشتری دارد که رفتارهای فعال مانند تنظیم انسولین برای ورزش برنامه ریزی شده را تشویق کنند.

نتایج بالینی بهبود یافته

آموزش مداوم منجر به کنترل گلیسمی بهتر می شود.کاهش سطح HbA1c، افزایش زمان در برد، و کمتر هیپوگلیسمی به خوبی مزایای درمان با کمک IoT را درک می کند، اجزای آموزشی این مزایا را تقویت می کند، زیرا بیماران مهارت های عیب یابی را یاد می گیرند که به آنها کمک می کند تا از موارد اضطراری جلوگیری کنند.

کاهش هزینه

پیشگیری از طریق آموزش کاهش عوارض گران قیمت اتاق اورژانس، بستری شدن برای کتواسوئید دیابتی دیابتی دیابتی و عوارض طولانی مدت مانند رتینوپاتی زمانی به حداقل می رسد که بیماران به خوبی آگاه هستند. CDC برنامه پیشگیری از دیابت ملی [FLT 1] بر آموزش شیوه زندگی تأکید می کند و IoT گسترش می دهد که اصل به سیستم های بهداشت روزانه که در برنامه های مراقبت های تخصصی IoT سرمایه گذاری می کنند، اغلب از طریق کاهش نرخ های مراقبت های مالی و کاهش می بینند.

چالش های اتخاذ گسترده

علی رغم وعده آن، آموزش IoT با موانع قابل توجهی مواجه است. حریم خصوصی داده ها و امنیت نگرانی های بالایی دارند.اطلاعات بهداشت بیمار که به صورت بی سیم ارسال می شوند باید رمزگذاری شده و مطابق با مقررات HIPAA باشد.ت.ت.م.ت.م.ت.م.ت.م.م.ت.م.م.ت.م.م.دریت با استفاده از محصولات از تنظیم کنندگان مختلف که به طور یکپارچه ارتباط برقرار نمی کنند، انجمن Telemedicine استاندارد های آمریکایی برای اطمینان از داده های مربوط به همکاری در میان دستگاه های بهداشت دیجیتال، علاوه نیاز به طور گسترده دارند و تجهیزات آموزش و کیفیتی که نیاز دارند، باید مزایای استفاده از طریق ابزارهای تخصصی و توزیع اطلاعات مربوط به افراد با استفاده کنند، و خدمات کیفیتی که به طور گسترده ای از آنها را فراهم کننده های مختلف برای کاهش هزینه های مختلف برای کاهش هزینه های خدمات درمانی را فراهم کنند، و توزیع شده است.

حریم خصوصی و ملاحظات اخلاقی

جمع آوری داده های مداوم سلامت، سوالات اخلاقی را در مورد اینکه چه کسی مالک داده ها و چگونه می تواند مورد استفاده قرار گیرد، مطرح می کند. بیماران باید موافقت آگاهانه برای به اشتراک گذاری داده ها را ارائه دهند و درک کنند که داده های آنها ممکن است برای تحقیق یا برای بهبود الگوریتم ها استفاده شود، محتوای آموزشی نیز باید مبتنی بر شواهد باشد و نه تحت تاثیر قرار دادن اطلاعات پایه در تصمیم گیری الگوریتمی برای اطمینان از چارچوب های تنظیم کننده مانند بیمه درمانی و دسترسی به بیماران (قانون دسترسی به بیماران) و کنترل دسترسی به منظور محافظت از طریق بیماران باید به منظور محافظت از طریق کنترل اطلاعات اخلاقی باشد.

سواد دیجیتال و دسترسی

همه بیماران به همان اندازه با برنامه های تلفن هوشمند و دستگاه های متصل به بزرگسالان، بیماران با مهارت محدود انگلیسی راحت نیستند و کسانی که دارای وضعیت اجتماعی پایین تر هستند ممکن است با موانع پذیرش مواجه شوند. رابط های دستگاه باید برای قابلیت استفاده در جمعیت های مختلف طراحی شوند، با گزینه هایی برای دیدگاه های ساده، پشتیبانی چند زبانه و تعامل صوتی، ارائه دهندگان خدمات بهداشتی باید سواد دیجیتال را به عنوان بخشی از فرآیند پیش فرض دستگاه ارزیابی کنند و آموزش و ارائه می دهند که همه بیماران با ارزش می توانند از آموزش و کارکنان خدمات بهداشتی بهره مند شوند.

مسیر های آینده: AI و Advanced Analytics

مرز بعدی برای IoT در آموزش دیابت شامل هوش مصنوعی (AI) و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده است. AI می تواند داده های خام را به مدل های پیش بینی کننده تبدیل کند که پیش از وقوع آنها، به جای واکنش به یک مطالعه بالا، سیستم آموزش و پرورش بیمار را به طور فعال تر آموزش دهد: "بر اساس سطح فعالیت و تاریخ غذا، شما 40 درصد احتمال هیپوگلیسمی در دو ساعت آینده، پیشنهاد آموزش و پرورش بیمار را می دهد تا یک نمونه گیری های آموزشی طبیعی را انجام دهد.

پیش بینی برای یادگیری فعال

مدل های پیش بینی کننده می توانند بیماران را در معرض خطر عوارض خاص قبل از وقوع عوارض مشخص شناسایی کنند.به عنوان مثال، یک سیستم AI ممکن است الگوی افزایش تنوع گلیسمیک را تشخیص دهد که پیش از هیپوگلیسمی شدید است، سیستم می تواند محتوای آموزشی متمرکز بر پیشگیری از هیپوگلیسمی، شمارش کربوهیدرات و استفاده از گلوکاگون را بهبود بخشد.

آموزش مجازی و پشتیبانی از جامعه

سیستم عامل های IoT شروع به ادغام Telehealth و پشتیبانی همتا می کنند. بیمار می تواند داده های خود را با یک مربی یا مربی دیابت که راهنمایی مجازی را ارائه می دهد، به بیماران اجازه دهد تا روند را به طور ناشناس مقایسه کنند، ایجاد یک حس از جامعه تحقیق نشان می دهد که حمایت اجتماعی باعث بهبود یادگیری و پایبندی به اطلاعات IoT با مربیگری انسانی یک اکوسیستم آموزشی قدرتمند است.

ادغام با Electronic Health Records

اتصال سیستم عامل های IoT به سوابق سلامت الکترونیکی (EHRs) یک دیدگاه جامع از وضعیت سلامت بیمار ایجاد می کند. کلینیک ها می توانند داده های زمان واقعی را در کنار نتایج آزمایشگاه، لیست داروها و یادداشت های بازدید کننده ببینند، و آنها را قادر می سازد تا راهنمایی های آگاهانه تری را در طول قرار ملاقات ها ارائه دهند، این ادغام به سیستم اجازه می دهد تا به ارجاع رویدادهای بالینی خاص در آموزش آن بپردازد.

استراتژی های پیاده سازی برای سازمان های بهداشت و درمان

سازمان های بهداشتی که به دنبال پیاده سازی آموزش بیمار مبتنی بر IoT هستند باید با یک چارچوب روشن شروع کنند. شناسایی جمعیت بیمار که بیشترین سود را می برد، مانند افرادی که دارای دیابت کنترل ضعیف هستند یا کسانی که به تازگی تشخیص داده شده اند که نیاز به آموزش پایه دارند، دستگاه های انتخابی و سیستم عامل هایی که ویژگی های آموزشی قوی را ارائه می دهند و با جریان های کاری بالینی موجود ادغام می شوند.

اندازه گیری نتایج آموزشی

برای توجیه سرمایه گذاری در آموزش مبتنی بر IoT، سازمان ها به معیارهایی نیاز دارند که فراتر از ارزیابی های دانش، نظرسنجی های خودکار، نرخ تعامل دستگاه و شاخص های تغییر رفتاری همه آنها شواهدی از اثرات آموزشی را ارائه می دهند که بیماران را در طول ماه ها و سال ها پیگیری می کند آیا آموزش مبتنی بر IoT منجر به بهبود مستمر در رفتارهای خودمدیریتی می شود. سیستم های بهداشتی همچنین باید با مداخلات رضایت از بیمار اندازه گیری کنند، زیرا بیماران به پیدا کردن مطالب مفید و یافتن بیماران بستگی دارد.

نتیجه گیری

اینترنت چیزها آموزش دیابت را از یک رویداد استاتیک، اپیزودی به یک فرایند پویا و مداوم تبدیل می کند.با جاسازی یادگیری به ریتم روزانه مراقبت از خود، دستگاه های دیابت IoT به بیماران با دانش که بلافاصله، شخصی تر و قابل اجرا است، به طوری که داده های مربی واقعی از CGMs، خودکارهای هوشمند انسولین، و پوشیدنی تبدیل هر تصمیم به یک فرصت یادگیری در حالی که در سراسر جهان باقی می ماند، آموزش و بهبود می ماند، به طور مداوم در دسترس است.