نقش IoT در تشخیص و جلوگیری از Ketoacidosis Diabetic

کتواسیوز (DKA) یکی از حاد ترین و تهدید کننده زندگی دیابت است، به ویژه در افراد مبتلا به دیابت نوع 1، اما همچنین در کسانی که دارای نوع 2 تحت استرس شدید هستند، مدیریت IoT وابسته به خود مراقبت از گلوکز، تشخیص علائم و بازدید های اپیزوفر برای ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی - اغلب دیر برای جلوگیری از نظارت بر مواد غذایی کامل، و همچنین کنترل مداوم آن است.

درک Ketoacidosis: Pathophysiology و عوامل خطر

کتواسیوز دیبیتیک توسط تریاد هیپرگلیسمی ( گلوکز خون > 250 میلی گرم / dL)، کتیا یا کتنوری، و اسید متابولیک (pH <7.3) تعریف می شود، علت اصلی آن، کمبود انسولین مطلق یا نسبی همراه با افزایش هورمون های ضد التهابی مانند گلوکاگون، کورتیزول و اسید آمینه است که نمی تواند به بدن آسیب برساند (در صورت شکستن چربی های چربی بدن به اندازه کافی).

محرک های رایج شامل عفونت، از دست دادن انسولین، دیابت جدید، بی اختیاری، پانکراس، و استفاده از داروهای خاصی مانند کورتیکواستروئیدها یا مهارکننده های SGLT2 است، در حالی که DKA شایع ترین در نوع 1 دیابت است، افراد مبتلا به دیابت نوع 2 می توانند آن را تحت استرس شدید فیزیولوژیکی توسعه دهند - یک بیماری که گاهی اوقات به نام پیشگیری از ابتلا به بیماری کتوز-پروne DKA در سطح جهانی است، گزارش فوری از جمعیت در هر نوع 1، به یک از 1000 نفر، دارای یک از جمعیت است.

چگونه دستگاه های IoT دیابت و خطر DKA را کنترل می کنند

اکوسیستم اصلی IoT برای مدیریت دیابت شامل مانیتورهای گلوکز مداوم (CGMs)، خودکارهای هوشمند انسولین، پمپ های انسولین متصل (از جمله سیستم های تحویل انسولین خودکار)، سنسور های زیستی پوشیدنی است که کتون ها و دیگر متابولیت ها و سیستم عامل های داده مبتنی بر ابر را ردیابی می کنند که جریان ها را از طریق بلوتوث، Wi-Fi، یا شبکه های سلولی، انتقال داده ها به تلفن های هوشمند، و داشبورد واقعی در کلینیک واقعی جمع آوری و تجزیه و تحلیل می کنند.

Glucose Monitors (CGM)

CGMne مانند Dexcom G6، ابوت FreeStyle Libre 2، و سری Medtronic Guardian اندازه گیری سطح گلوکز بین المللی را هر 5 تا 5 دقیقه از طریق سنسور زیر بغلی، دستگاه ها خواندن گلوکز را به یک گیرنده یا برنامه تلفن هوشمند ارسال می کنند، که می تواند روند، سرعت تغییر فلش ها و هشدار های آستانه برای پیشگیری از DKAGM را محاسبه کند، زیرا آنها در ابتدا یک نمونه هشدار داده های بسیار ارزشمند را مشاهده می کنند.

سنسور های کتان و نظارت چندپاریک

در حالی که هیپرگلیسمی هشداری است، نشانگر قطعی DKA حضور کتون های بالا است. نوارهای تست کتن کتن، ناخوشایند هستند، مستعد ابتلا به سنسورهای کاذب هستند، و تنها اطلاعات فوری را در مورد میزان ذخیره سازی دقیق نوار های نواری مانند Keto-Mojo یا Max Plus ارائه می دهند، می توانند خواندن را از طریق بلوتوث به یک گوشی هوشمند منتقل کنند، اما هنوز هم به اندازه گیری دقیق از طریق اسکن های ثابت شده است.

قلم های هوشمند انسولین و پمپ های متصل

قلم های انسولین هوشمند (به عنوان مثال، NovoPen Echo Plus، InPen) به طور خودکار زمان تزریق، دوز و نوع انسولین را کاهش می دهند، همگام سازی داده هایگلیسمی با برنامه های تلفن هوشمند، این ردیابی به بیماران و پزشکان کمک می کند تا دوزهای از دست رفته یا تاخیر را تشخیص دهند - یک علت رایج DKA. به طور مشابه، پمپ های انسولین متصل (به عنوان مثال، Medtronicd Minimed 780G، و Tlimmion2 را متوقف می کند، اگر این مقدار قابل کنترل مجدد باشد، اما نه تنها با استفاده از طریق xq2، بلکه می تواند به صورت صحیح باشد.

استراتژی های پیشگیرانه که توسط IoT داده ها فعال می شوند

قدرت IoT نه تنها در نظارت بلکه در ترجمه داده های خام به مداخلات عملی است. سه استراتژی پیشگیرانه کلیدی از تکنولوژی دیابت متصل ظهور می کند: هشدار های شخصی، تجزیه و تحلیل پیش بینی شده و ادغام تله پزشکی.

هشدار زمان واقعی برای بیماران و مراقبان

اکثر سیستم عامل های CGM به کاربران اجازه می دهد تا هشدارهای بالا و نرخ بالا را تنظیم کنند.برای پیشگیری از DKA، یک سیستم هشدار چند لایه ای به عنوان مثال توصیه می شود، یک گلوکز که در بالای 250 میلی گرم / dL می تواند یک نوع یادآوری را برای بررسی کتون ها ایجاد کند، اگر گلوکز بیش از 350 میلی گرم / dL برای بیش از یک ساعت گزارش شده باشد، یک اطلاع فوری برای بیمار ارسال می شود و هشدار های اضطراری به عنوان مثال، به آنها اجازه می دهد تا به اشتراک گذاری کنند که به آنها را به عنوان یک نوع هشدار دهند.

پیش بینی و مدل های یادگیری ماشین

با جمع آوری داده های CGM تاریخی، دوز انسولین، ورود غذا و سطوح فعالیت، الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند الگوهایی را که پیش از DKA قسمت ها، به عنوان مثال، مدلی که در بیش از ۱۰۰۰۰ سال از داده های CGM آموزش دیده است، شناسایی کنند، پیش از اینکه DKA خطر را به عنوان مثال DKA در مدل های پیش بینی شده با منحنی عملکرد گیرنده (AUC) از مطالعه (۰٫۸) کاهش دهد.

Telemedicine و Remote Patient Management

داده های IoT به طور مستقیم به جریان کار تله پزشکی تغذیه می کنند، اجازه می دهد تا پایان شناسان، مربیان دیابت گواهی شده و متخصصان رژیم غذایی برای بررسی گلوکز بیماران و روند کتون از راه دور، پلت فرم هایی مانند GloGMoko، Tidepool 35٪ و داده های کل Dexcom را از چندین دستگاه به یک داشبورد واحد بررسی کنند.

مطالعات موردی و تاثیر واقعی در جهان

چندین سیستم بهداشتی و مراکز دیابت اثربخشی برنامه های پیشگیری از DKA مبتنی بر IoT را نشان داده اند.در دانشگاه کالیفرنیا، سان فرانسیسکو، یک برنامه آزمایشی 150 بیمار با CGM، قلم های هوشمند انسولین همکاری، و یک پرستار اختصاصی که روزانه 30٪ از داده ها را نظارت می کردند، این برنامه به 60٪ کاهش در بیمارستان DKA در مقایسه با یک گروه کنترل تاریخی که به طور مشابه بهبود عملکرد معمول در محل های کاهش یافته و کاهش یافته است، به جای کاهش سرعت کاهش یافته است.

مثال دیگر از برنامه دیابت NHS انگلستان است که یک پلت فرم نظارت از راه دور برای کودکان مبتلا به دیابت نوع 1 تازه تشخیص داده شده است.خانواده ها یک CGM و یک برنامه تلفن همراه دریافت کردند که داده های مشترک با یک تیم دیابت را به اشتراک گذاشت.این پلت فرم باعث پیام های آموزشی خودکار هنگامی شد که گلوکز بیش از 300 میلی گرم / dL در سه ماه اول پس از تشخیص، هیچ یک از 80 کودک DKA تجربه کرده اند، در مقایسه با یک دلیل قابل پیشگیری از این داده ها، به طور عمده قابل پیشگیری از تغییر داده های تاریخی، بر اساس این موارد، قابل پیش بینی است.

چالش ها و محدودیت های IoT در DKA Prevention

علی رغم وعده، موانع قابل توجه مانع پذیرش گسترده IoT برای تشخیص و پیشگیری از DKA می شوند، این شامل هزینه های دستگاه و دسترسی، اضافه بار داده ها، مسائل مربوط به همکاری، انطباق کاربر و نگرانی های حریم خصوصی داده ها می شود.

هزینه و دسترسی تفاوت

مانیتورهای گلوکز مستمر و پمپ های هوشمند انسولین گران هستند.در ایالات متحده، یک جعبه از سنسورهای CGM به طور متوسط بین 300 تا 400 دلار هزینه دارد و پمپ ها می توانند از جیب 5000 دلار تجاوز کنند، در حالی که پوشش بیمه بهبود یافته است - به ویژه پس از گسترش بیمه درمانی در 2017 - بسیاری از بیماران هنوز با کاهش بالا مواجه هستند یا جمعیت کم درآمد هستند که همچنین در معرض خطر بیشتری برای دستگاه های بیمه اجتماعی هستند، به عنوان مثال دسترسی به عنوان نمونه های دسترسی دقیق نیاز دارند.

داده های Overload و Alert خستگی

دستگاه های IoT یک جریان مداوم از هشدارها را ایجاد می کنند - گلوکز بالا، سرعت تغییر، یادآوری های بولوس، خطاهای سنسور را از دست می دهند، در حالی که هر هشدار به طور بالینی مرتبط است، حجم کامل می تواند بیماران و پزشکان را در سال 2022 از کاربران CGM مطلع کند که 38٪ از آنها دچار خستگی هشدار شده اند، با 15٪ هشدارهای کاملاً برای پیشگیری از DKA، این مشکل ساز است زیرا بیماران ممکن است هشدارهای بسیار ساده را نادیده بگیرند (برای جلوگیری از این دستگاه هشدار دهنده هشدار دهنده هشدار دهنده های هشدار دهنده ضروری است).

قابلیت متقابل و استاندارد سازی داده ها

اکوسیستم دیابت IoT شامل دستگاه های تولید کنندگان متعدد، هر کدام با فرمت داده اختصاصی خود و پروتکل ارتباطات است. A بیمار با استفاده از Dexcom CGM، یک پمپ Omnipod، و یک برنامه MySugr ممکن است متوجه شود که داده ها به راحتی نمی توانند در یک پلت فرم واحد ترکیب شوند، در حالی که ابتکارات صنعت مانند تبادل داده های دیابت (D2D) و استاندارد IEEE 11073 برای ترویج در پیشرفت، کاهش سرعت انتقال اطلاعات و کاهش داده های اتصال، کاهش داده های شدید است.

User Ada و Education

دستگاه های IoT تنها در صورتی موثر هستند که به درستی استفاده شوند.ک.ک.ک.ک.ت.ک.م.ت.ت.م.ت.ک.م.ک.م.ک.م.ک.ک.م.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.د.د.د.د.ک.ک.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.م.م.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.د.

امنیت داده ها و حریم خصوصی

انتقال مداوم داده های بهداشتی از طریق ابر نگرانی های معتبر در مورد دسترسی غیر مجاز و نقض داده ها را افزایش می دهد.در سال 2020، یک تولید کننده پمپ انسولین عمده آسیب پذیری را افشا کرد که می تواند به مهاجم اجازه دهد تنظیمات پمپ را از راه دور تنظیم کند، به طور بالقوه باعث بیش از حد یا زیر افتادگی انسولین شود - حتی دستگاه های مدیریت امنیت سایبری که می توانند DKA را پیش بینی کنند، در حالی که رمزگذاری و پروتکل های تأیید هویت ادامه می دهند، بیماران و ارائه دهندگان باید بدن های نظارتی هوشیار باقی بمانند.

آینده IoT در DKA Prevention

نسل بعدی IoT برای دیابت به سمت سیستم های کاملا مستقل و چند منظوره حرکت می کند که می تواند از DKA بدون نیاز به هر گونه اقدام آگاهانه از کاربر جلوگیری کند. تحولات کلیدی شامل ادغام مداوم کتن نظارت بر سنسورهای CGM، هوش مصنوعی است که نیازهای انسولین فردی را یاد می گیرد و زیست شناسان پوشیدنی که می توانند انسولین یا گلوکاگون را در تقاضا آزاد کنند.

چندانامایی

چندین شرکت در حال توسعه پچ های پوشیدنی منفرد هستند که گلوکز، کتون ها، lactate و الکترولیت ها را به طور همزمان اندازه گیری می کنند.این دستگاه ها به آرایه های سنسور انعطاف پذیر متکی هستند که می توانند تا 14 روز استفاده شوند و با ترکیب گلوکز و داده های کتو تست شده، سیستم می تواند شاخص گلوکز-کیون را محاسبه کند، یک پارامتر نشان داد که پیش بینی می کند DKA شروع با حساسیت بیشتر از هر دو کارآزمایی های اولیه بیومارکر (xxxx٪) به دقت بالینی مرتبط با دقت چند اینچ از یک دانشگاه سانوا (x2٪ ثابت شده است.

Edge Computing و On-Device Decision

به جای تکیه بر تجزیه و تحلیل مبتنی بر ابر، دستگاه های آینده IoT داده ها را به صورت محلی با استفاده از تراشه های یادگیری ماشین جاسازی شده پردازش می کنند، این تاخیر، برای هشدار های DKA حساس به زمان، و کاهش وابستگی به اتصال اینترنت، به عنوان مثال، یک پمپ انسولین هوشمند با AI دستگاه می تواند الگوهای مقاومت به انسولین را تشخیص دهد و بلافاصله تحویل پایه بدون انتظار برای پاسخ ابر سرور را افزایش دهد.

سیستم های بسته بندی شده برای DKA Prevention

دفاع نهایی IoT در برابر DKA یک پانکراس مصنوعی کاملا بسته است که به طور خودکار انسولین را تنظیم می کند و در صورت لزوم، گلوکاگون را برای جلوگیری از هیپرگلیسمی شدید، I Let bionic پانکراس، که در سال 2023 به طور موثر پاکسازی FDA دریافت کرد، استفاده از یک الگوریتم یادگیری است که سازگار با فیزیولوژی کاربر در طول زمان.

نتیجه گیری

اینترنت اشیا اساساً تشخیص و پیشگیری از کتون دیابتی را از یک مدل واکنش پذیر، بیمارستان محور به یک مدل فعال، بیمار محور تبدیل می کند.با ارائه داده های مداوم و واقعی در مورد گلوکز، کتون ها و تحویل انسولین، دستگاه های IoT هشدار اولیه، تجزیه و تحلیل پیش بینی و ارتباط یکپارچه بین بیماران و پزشکان - از کارآزمایی های تصادفی گرفته تا پروژه های بهبود کیفیت واقعی - به طور عمده نیاز به کاهش میزان قابل توجهی از طریق تکنولوژی های مرتبط با چند سانتیمتر است.