نوآوری در Data Analytics برای شناسایی موانع اجتماعی اقتصادی برای مدیریت دیابت

چالش رشد دیابت در جهان در حال تغییر

دیابت یکی از چالش های سلامت جهانی در قرن بیست و یکم است، با توجه به فدراسیون بین المللی دیابت، تقریبا 537 میلیون بزرگسال 20 تا 79 ساله با دیابت در سال 2021 زندگی می کنند و پیش بینی می شود که این تعداد به 783 میلیون تا 2045 برسد، در حالی که مدیریت بالینی به طور قابل توجهی با داروهای جدید دارویی و فرمول های انسولین پیشرفت کرده است، موانع غیر قابل توجهی در سراسر جمعیت های اجتماعی ایجاد می شود که به طور متوسط تفاوت های پیچیده ای از طریق تجزیه و تحلیل های زیست شناختی نیاز است.

درک موانع اجتماعی اقتصادی برای مدیریت دیابت

موانع اجتماعی و اقتصادی برای مدیریت دیابت چند وجهی و اغلب مرتبط هستند، این موانع تقریباً بر هر جنبه ای از مراقبت از دیابت، از تشخیص اولیه تا مدیریت روزانه خود، تأثیر می گذارند تا استراتژی های موثر مبتنی بر داده را توسعه دهند، برای اولین بار درک طیف وسیعی از عواملی که موانعی برای بیماران ایجاد می کنند، ضروری است:

• محدودیت های مالی : هزینه انسولین، نظارت گلوکز، داروها و غذاهای سالم می تواند برای افراد بدون پوشش بیمه کافی یا درآمد قابل مصرف ممنوع باشد.حتی در کشورهایی که دارای مراقبت های بهداشتی جهانی، هزینه های خارج از جیب برای تدارکات مانند نوار تست و نظارت مستمر گلوکز هستند ممکن است قابل توجه باشد.
• ] سواد سلامت : درک وظایف مدیریت دیابت پیچیده، از جمله شمارش کربوهیدرات، تنظیم دوز انسولین و تفسیر خواندن قند خون، نیاز به سطح خاصی از سواد سلامت محدود یا مهارت های عددی می تواند منجر به مدیریت ضعیف و نتایج بدتر شود.
• [FLT: 1: 1 ] فاصله جغرافیایی از کلینیک ها، زمان انتظار طولانی برای قرار ملاقات، و کمبود پایان شناسان و یا مربیان دیابت در مناطق محروم همه به تاخیر یا مراقبت های ناکافی کمک می کنند.
• ناامنی غذایی : ناتوانی در دسترسی مداوم به مواد غذایی مغذی باعث می شود مدیریت رژیم غذایی دیابت به شدت چالش برانگیز باشد. افراد امن اغلب به غذاهای ارزان، کالری و مواد مغذی فقیر که تنوع گلیکیسمی را تشدید می کنند، متکی هستند.
• بی ثباتی : مسکن غیر قابل تحمل یا بی خانمانی ذخیره سازی دارو، الگوهای خواب منظم و توانایی حفظ یک روال ثابت برای چک کردن گلوکز خون و مدیریت انسولین را مختل می کند.
• حمایت اجتماعی : زندگی به تنهایی یا فاقد شبکه حمایتی از خانواده و دوستان می تواند انگیزه برای مراقبت از خود را کاهش دهد و خطر افسردگی را افزایش دهد که در دیابت شایع است و مدیریت پیچیده تر است.
• موانع انتقال : عدم حمل و نقل قابل اعتماد مانع بسیاری از افراد از حضور در قرار ملاقات های پزشکی، انتخاب نسخه ها، و یا دسترسی به برنامه های آموزش دیابت می شود.

این موانع در انزوا وجود ندارد؛ آنها تعامل و ترکیب یکدیگر، ایجاد یک محیط چالش برانگیز برای مدیریت موثر دیابت خود-مدیریت سیستم های داده های مراقبت های بهداشتی سنتی اغلب قادر به ثبت این عوامل به شیوه ای ساختار یافته نیستند، که در آن تجزیه و تحلیل داده های نوآورانه حیاتی می شود.

نقش تحول آمیز Data Analytics در بهداشت و درمان

تجزیه و تحلیل داده ها به یک ابزار ضروری در مراقبت های بهداشتی مدرن تبدیل شده است، ارائه توانایی استخراج بینش های معنی دار از مجموعه داده های گسترده و غیر قابل تفاوت است، در غیر این صورت تجزیه و تحلیل فراتر از گزارش توصیفی ساده از سطوح HbA1c برای شناسایی عوامل مهم و اقتصادی است که نتایج را هدایت می کنند.با ادغام داده های بالینی با داده های اجتماعی، رفتاری، رفتاری و زیست محیطی، تجزیه و تحلیل جامعی را فراهم می کند که به احتمال زیاد آن ها در مقایسه با توجه به عوامل مهم تر از عوامل مراقبت از عوامل مهم تر از عوامل مهم تر از اطلاعات مربوط به آن، تفاوت های مربوط به آن، تفاوت های مربوط به آن، تفاوت های مربوط به آن، تفاوت های مربوط به عوامل مهم تر است.

تکنیک های نوآورانه در مجموعه داده ها

تجهیزات پوشیدنی و نظارت مداوم Glucose

تکثیر دستگاه های پوشیدنی مرزهای جدیدی را در جمع آوری داده های دیابت باز کرده است.محافظه های گلوکز مداوم (CGMs)، قلم های هوشمند انسولین و ردیاب های فعالیت، داده های با فرکانس بالا، زمان واقعی را ایجاد کرده اند که بینش بی سابقه ای در مورد رفتار بیمار و پاسخ های فیزیولوژیکی مرتبط با آن فراهم می کند، به عنوان مثال، صدها مطالعه گلوکز در روز، الگوهای هیپرگلیسمی و تشخیص می دهد که اغلب با استفاده از اطلاعات تکراری مواجه می شوند.

برنامه های کاربردی Mobile Health Application

برنامه های سلامت موبایل (mHealth) ابزار قدرتمندی برای جمع آوری داده ها و تعامل بیمار هستند.برنامه هایی که برای مدیریت دیابت طراحی شده اند به طور معمول به کاربران اجازه می دهد تا غذا، داروها، فعالیت فیزیکی و مقادیر قند خون را وارد کنند، شامل ویژگی هایی مانند اسکن بارکد برای اطلاعات تغذیه، اندازه گیری های انسولین و یادآوری داروها می شود. داده های تولید شده توسط این برنامه ها یک منبع غنی از تجزیه و تحلیل های واقعی در مورد چگونگی تجزیه و تحلیل های کنترل سلامت بیمار را به طور مستقیم با توجه به طور دقیق از طریق برنامه های بهداشتی، می کند که چگونه می تواند اطلاعات بالینی، اطلاعات شناسایی شده را جمع آوری کند، همچنین اطلاعات بالینی، ذخیره سازی داده های بهداشتی، اطلاعات را از طریق داده های بهداشتی، ذخیره سازی داده های بهداشتی، ذخیره کند، داده های بهداشتی، اطلاعات را با اطمینان از طریق اطلاعات مربوط به طور دقیق از طریق داده ها، شناسایی شده توسط کاربران را جمع آوری اطلاعات پزشکی، ذخیره سازی اطلاعات مربوط به طور دقیق، شناسایی شده توسط آنها را فراهم کند.

سوابق بهداشت الکترونیکی به عنوان Data Hubs

سوابق سلامت الکترونیکی (EHRs) از مخازن استاتیک یادداشت های بالینی به سیستم عامل های پویا که جمع آوری داده ها از منابع مختلف به طور سیستماتیک می تواند داده ها را از دستگاه های پوشیدنی، برنامه های mHealth، ادعاهای داروخانه و خدمات اجتماعی استخراج شده است، این ادغام می تواند یک سابقه طولی از هر بیمار سفر سلامت، شامل هر دو ابعاد بالینی و اجتماعی پردازش زبان طبیعی (NLP) را شناسایی کند که به طور فزاینده ای از طریق "اطلاعات غیر فعال "اطلاعات استفاده می کنند.

یادگیری ماشین و مدل سازی پیش بینی

یادگیری ماشین (ML) نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی فراتر از روش های آماری سنتی در تجزیه و تحلیل داده های دیابت است، در حالی که مدل های رگرسیون معمولی می توانند ارتباط بین عوامل اجتماعی و اقتصادی و نتایج را شناسایی کنند، الگوریتم های ML در جذب تعاملات پیچیده و غیر خطی در میان متغیرهای متعدد، به ویژه برای درک چگونگی ترکیب موانع اجتماعی اقتصادی برای تأثیر بر مدیریت دیابت به شیوه هایی که بلافاصله آشکار نیستند، بسیار ارزشمند است.

توسعه ریسک و مداخله زودهنگام

الگوریتم های یادگیری فوق العاده می توانند بر روی مجموعه داده های تاریخی آموزش ببینند تا پیش بینی کنند که کدام بیماران در بالاترین خطر ابتلا به دیابت ضعیف قرار دارند، مانند بستری شدن در بیمارستان برای کتوژنیک یا هیپوگلیسمی شدید، این مدل های پیش بینی کننده نه تنها متغیرهای بالینی مانند HbA1c و عملکرد کلیه را شامل می شوند، بلکه شاخص های اجتماعی بسیار زیادی مانند نوع بیمه، سطح درآمد دستگاه های آماری و فاصله نزدیک به مدیریت کار مشخص شده را تضمین می کند که به آنها کمک های اجتماعی و یا عوامل کمک های اجتماعی محدود می کنند، می توانند به آنها را فراهم کنند.

شناسایی الگوهای پنهان در داده های پیچیده

تکنیک های یادگیری ماشینی بدون نظارت، مانند تجزیه و تحلیل خوشه ای و فاکتور، می تواند ساختارهای پنهان را در داده های اجتماعی اقتصادی و بالینی آشکار کند، به عنوان مثال، الگوریتم های خوشه ای ممکن است یک زیرگروه از بیماران مشخص شده توسط سن جوان شناسایی شده، HbA1c، بازدید های مکرر اورژانس و اقامت در بیابان های مواد غذایی را تشخیص دهد، این خوشه نشان دهنده یک نوع متمایز از مدیریت دیابت است که ممکن است به جای آن، به عنوان "ارزیابی عوامل اجتماعی، "کاهش عوامل کاهش یافته است به عنوان "کاهش عوامل کاهش یافته است به عنوان "کاهش عوامل کاهش یافته است.

هوش مصنوعی قابل توضیح برای اعتماد بالینی

یک چالش کلیدی در استقرار یادگیری ماشین در مراقبت های بهداشتی مشکل "جعبه سیاه" است که در آن مدل های پیچیده پیش بینی های دقیق را انجام می دهند، اما بینش کمی در مورد اینکه چرا پیش بینی خاصی انجام شده است، ارائه می دهد.در زمینه موانع اجتماعی اقتصادی، پزشکان و سیاستگذاران باید استدلال پشت سر گذاشتن نمرات خطر برای توضیح مداخلات مناسب، پیشرفت های هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) این مسئله را شناسایی کنند که نمونه های قابل اعتماد (از نظر سنجی) هستند و قابل تشخیص دادن به طور مستقیم می تواند به آنها را توضیح دهد.

تحلیل داده های فضایی

درمان دسترسی و منابع اجتماعی

تجزیه و تحلیل داده های جغرافیایی، که اغلب در سیستم های اطلاعات جغرافیایی (GIS) انجام می شود، ابعاد فضایی را به مطالعه موانع اجتماعی اقتصادی، با آدرس های بیمار و اضافه کردن آنها با نقشه های گسترش امکانات بهداشتی، داروخانه ها، فروشگاه های مواد غذایی همسایه و مسیرهای حمل و نقل عمومی اضافه می کند، محققان می توانند دسترسی فیزیکی منابع مرتبط با دیابت را تجسم کنند.

Hotspot Identifie for Resource Allocation

تجزیه و تحلیل جغرافیایی امکان شناسایی نقاطی را فراهم می کند که در آن نتایج دیابت به طور غیر قابل توجهی نسبت به منطقه اطراف ضعیف است.این نقاط اغلب با مناطق ضعف اجتماعی و اقتصادی متمرکز همگام هستند، هنگامی که شناسایی شد، این مناطق جغرافیایی می توانند برای کاهش مداخلات بهداشت عمومی و یا بخش بهداشت عمومی اولویت بندی شوند.

ادغام داده های زیست محیطی

فراتر از زیرساخت های مراقبت های بهداشتی، تجزیه و تحلیل جغرافیایی می تواند داده های زیست محیطی را که بر مدیریت دیابت تأثیر می گذارد، امتیازات پیاده روی، شاخص های کیفیت هوا و تراکم رستوران های سریع غذا نسبت به فروشگاه های مواد غذایی، تمام عوامل محیطی است که بر فعالیت فیزیکی و انتخاب های غذایی تاثیر می گذارد، این عوامل اغلب با وضعیت اجتماعی و اقتصادی ارتباط دارند، زیرا محله های کم درآمد تمایل به فضای سبز کمتر، کیفیت هوا ضعیف تر، و زیرساخت های سریع تر دارند که به دست آوردن ترافیک بالا در مقایسه با نمونه های ترافیکی بالا دارند.

ادغام داده های اجتماعی و رفتاری

عوامل اجتماعی غربالگری سلامت

سیستم مراقبت های بهداشتی به طور سنتی بر داده های بالینی متمرکز شده است، اما به رسمیت شناختن فزاینده از اهمیت تعیین کننده های اجتماعی منجر به ادغام ابزارهای غربالگری ساختاری به مراقبت های روزمره شده است. ابزارها مانند پروتکل پاسخ به و ارزیابی منابع غذایی، خطرات و تجربه (PRAPARE) و بهداشت منجر به ابزار غربالگری اجتماعی می شود که در حال حاضر به طور قوی در تنظیمات بالینی برای جمع آوری محدودیت های کنترل مواد غذایی، نیاز به مواد غذایی و آلودگی های مرتبط با آن، دسترسی به اطلاعات، هنگام دسترسی به اطلاعات اجتماعی، دسترسی به اطلاعات و اطلاعات مربوط به آن، دسترسی به آن، و اطلاعات مربوط به مواد غذایی، و اطلاعات مربوط به آن، و اطلاعات مربوط به آن، و اطلاعات مربوط به آن، هنگامی که نشان می دهد.

اطلاعات رفتاری از دستگاه های متصل

دستگاه های متصل، از جمله دستیاران خانه هوشمند، سنسورهای تلفن هوشمند و مقیاس های متصل به اینترنت، داده های رفتاری منفعل را تولید می کنند که زمینه ای برای مدیریت دیابت فراهم می کند، به عنوان مثال، الگوهای خواب جمع آوری شده از دستگاه های پوشیدنی می توانند با تغییرات سریع گلوکز اجتماعی یا سیگنال های کاهشی بیمار در شرایط کاهش استرس یا مسکن ناپایدار، به طور مشابه بر حساسیت به انسولین تأثیر بگذارند.

تاثیر بر استراتژی های بهداشت عمومی و سیاست

بینش های تولید شده توسط تجزیه و تحلیل داده های نوآورانه صرفا آکادمیک نیستند؛ آنها پیامدهای مستقیمی برای استراتژی بهداشت عمومی و تخصیص منابع دارند. رویکردهای داده محور یک تغییر از کمپین های بهداشت عمومی یک اندازه مناسب برای سلامت عمومی دقیق، که در آن مداخلات به نیازهای خاص زیر جمعیتی که توسط زمینه های اجتماعی و جغرافیایی آنها تعریف شده است، می دهد.

• مداخلات جامعه منظم : Analytics می تواند محله هایی را شناسایی کند که شیوع دیابت بالا است و دسترسی به غذاهای سالم محدود است، منجر به ایجاد باغ های جامعه، بازارهای کشاورزان، یا برنامه های تحویل مواد غذایی یارانه ای در آن مناطق خاص است.
• مدل های پرداخت مبتنی بر ارزش ؛ پرداخت کنندگان و سیستم های بهداشتی از تجزیه و تحلیل برای طراحی مدل های جایگزین پرداخت استفاده می کنند که به عنوان مثال، یک برنامه بهداشتی ممکن است حق بیمه کاهش یا اشتراک هزینه برای بیماران که در برنامه های پیشگیری از دیابت مبتنی بر جامعه شرکت می کنند، شناسایی شده از طریق تجزیه و تحلیل داده ها به عنوان موثر است.
• گسترش سلامت : داده های جغرافیایی و استفاده می تواند استقرار استراتژیک خدمات تله درمانی را به پل زدن موانع جغرافیایی اطلاع دهد، این شامل شناسایی که جمعیت بیمار سواد دیجیتال و دسترسی اینترنت مورد نیاز برای بازدید های مجازی و ارائه دستگاه ها و یا پشتیبانی از اتصال به کسانی که نمی کنند.
• حمایت از قانون گذاری : داده های قوی در ارتباط بین عوامل اجتماعی اقتصادی و نتایج دیابت، پرونده را برای تغییرات سیاست در زمینه هایی مانند گسترش Medicaid، کمک مسکن، مزایای تمبر مواد غذایی و حداقل دستمزد افزایش می دهد.
• سیستم بهداشتی طراحی مجدد ؛ بیمارستان ها و کلینیک ها از تجزیه و تحلیل برای طراحی مجدد جریان های کاری خود استفاده می کنند، مانند جاسازی کارکنان بهداشت اجتماعی به تیم های مراقبتی که به دلیل عوامل اجتماعی به عنوان خطر بالا شناخته می شوند، یا ارائه قرار ملاقات های مشابه برای بیمارانی که در هنگام کار مشکل دارند.

چالش ها و ملاحظات اخلاقی

در حالی که پتانسیل تجزیه و تحلیل داده ها برای حل موانع اجتماعی و اقتصادی برای مدیریت دیابت قابل توجه است، چندین چالش مهم و ملاحظات اخلاقی باید به دقت هدایت شوند تا اطمینان حاصل شود که این ابزارها به طور مسئولانه و منصفانه مورد استفاده قرار می گیرند.

حریم خصوصی داده ها و امنیت

ادغام داده های اجتماعی و اقتصادی و رفتاری با سوابق بهداشت بالینی، یک پرتره منحصر به فرد دقیق از افراد، از جمله اطلاعات مربوط به درآمد، وضعیت مسکن و روال روزانه ایجاد می کند، این داده ها بسیار حساس هستند و نیاز به حفاظت قوی در برابر دسترسی غیر مجاز، نقض یا سوء استفاده از داده ها دارند، به ویژه در مورد اینکه چه داده ها جمع آوری می شوند، چگونه استفاده می شود و چه کسانی باید به فرآیندهای شفاف و انطباق با مقررات حفاظت از دسترسی دقیق (قانون حفاظت از دسترسی عمومی) دسترسی به طور دقیق) دسترسی به عنوان مقررات حفاظت از داده ها (قانون دسترسی عمومی) دسترسی عمومی و یا مقررات حفاظت از داده ها) دسترسی عمومی (قانون حفاظت از داده ها) دسترسی به طور خاص) دسترسی به طور دقیق) دسترسی به طور خاص، و یا مقررات حفاظت از طریق مقررات حفاظت از داده ها (قانون دسترسی عمومی (قانون دسترسی عمومی) دسترسی عمومی (قانون حفاظت از داده ها را افزایش داده ها) دسترسی عمومی (قانون حفاظت از داده ها را افزایش دهند.

بیاس و عدالت الگوریتمی

مدل های یادگیری ماشین تنها به اندازه داده هایی که در آن آموزش دیده اند، خوب هستند.اگر مجموعه داده های تاریخی حاوی سوگیری های مربوط به نژاد، قومیت یا وضعیت اجتماعی اقتصادی باشد، این سوگیری ها به طور سیستماتیک توسط الگوریتم های آموزش و پرورش، به طور منظم کد گذاری می شوند و اگر یک مجموعه داده های آموزشی از نظر کیفیت پایین، مدل پیش بینی نتیجه ممکن است برای جمعیت ضعیف عمل کند و به طور منظم نیاز به جمع آوری اطلاعات غیر رسمی، اگر آنها را از دست بدهند، به طور مشابه در مورد استفاده از ابزارهای ارزیابی دقیق از ابزارهای مختلف از منابع تجزیه و تعیین کننده های مختلف از دست آمده از دست آمده از دست دادن اطلاعات و تعیین کننده، اگر آنها در مورد استفاده از ابزارهای ارزیابی دقیق از دست آمده از منابع دقیق از دست بدهند، به طور مشابه، به طور مشابه، اگر آنها از دست دادن اطلاعات و مشخص، به طور منظم از دست دادن اطلاعات، به طور منظم، به طور منظم، به طور منظم، نمونه های ارزیابی های ارزیابی دقیق از دست آمده از دست آمده است.

دیجیتال تقسیم و دسترسی به تکنولوژی

بسیاری از روش های جمع آوری داده های نوآورانه بحث شده، مانند دستگاه های پوشیدنی و برنامه های mHealth، فرض کنید که بیماران به تلفن های هوشمند، اتصال اینترنت و سواد دیجیتال دسترسی دارند تا از این فن آوری ها به طور موثر استفاده کنند، تقسیم دیجیتال خود یک مانع اجتماعی و اقتصادی است، بیمارانی که مسن هستند، سواد کم دارند، در مناطق روستایی با زیرساخت های اینترنت ضعیف زندگی می کنند، یا نمی توانند برنامه های داده ها را از تلاش های جمع آوری اطلاعات بالقوه برای جلوگیری کنند، در حالی که می توانند نتایج تجزیه و تحلیل را به طور نسبی از دست بدهند.

استیگما و تبعیض

جمع آوری داده ها در مورد آسیب پذیری های اجتماعی اقتصادی خطر بدنام سازی و تبعیض را در بر می گیرد.اگر داده های مربوط به ناامنی غذایی یا بی ثباتی مسکن با محرمانه بودن مناسب انجام نمی شود، می تواند به بیماران برچسب زده شود که به عنوان "سخت" یا "حفظ بالا" توسط ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی، یا بدتر، رد شدن خدمات خاص یا پوشش بیمه، همچنین خطر وجود دارد که مدل های پیش بینی شده می توانند به جای استفاده از بازخوردهای اجتماعی برای استفاده از آنها از آنها برای استفاده از آنها از آنها برای استفاده از تجزیه و تحلیل اطلاعات ضعیف، به جای استفاده از آنها از آنها، به جای استفاده از آنها برای استفاده از آنها از آنها از آنها برای استفاده از آنها برای استفاده از آنها برای استفاده از آنها از آنها از آنها از آنها از آنها از آنها از آنها از آنها از آنها از آنها برای استفاده از آنها از آنها از تجزیه و یا "اطلاعات استفاده از آنها به جای استفاده از آنها از آنها، به جای استفاده از آنها از آنها از آنها از تجزیه و تحلیل های اجتماعی به جای استفاده از آنها از آنها از آنها از آنها از آنها از آنها از تجزیه و تحلیل های دسترسی به جای استفاده از تجزیه و تحلیل های دسترسی به جای استفاده از آنها از آنها از تجزیه و تحلیل های دسترسی به جای استفاده از تجزیه و تحلیل

مسیر های آینده

زمینه تجزیه و تحلیل داده ها برای درک موانع اجتماعی و اقتصادی مدیریت دیابت به سرعت در حال تکامل است و چندین روند در حال ظهور احتمالا مسیر آینده خود را شکل می دهند.

ادغام رسانه های اجتماعی و نظرسنجی های اجتماعی

انتظار می رود که تحقیقات آینده شامل داده های پلتفرم های رسانه های اجتماعی و نظرسنجی های مبتنی بر جامعه برای ثبت اطلاعات واقعی، گزارش شده بیمار در مورد زمینه اجتماعی باشد. پردازش زبان طبیعی پست های رسانه های اجتماعی می تواند سیگنال های اولیه ناراحتی اقتصادی، چالش های سلامت روان یا مسائل دسترسی به مواد غذایی در جوامع را ارائه دهد.

پیشرفت در هوش مصنوعی

پیشرفت در هوش مصنوعی، به ویژه در یادگیری عمیق و یادگیری تقویت، توانایی پیش بینی نتایج را افزایش می دهد و توصیه می کند که مدل های یادگیری عمیق می توانند داده های غیر ساختاری مانند یادداشت های بالینی، تصاویر و داده های سنسور را با دقت بالا پردازش کنند. الگوریتم های یادگیری تقویت کننده می توانند برای بهینه سازی توالی مداخلات در طول زمان، یادگیری خدمات پشتیبانی اجتماعی، تنظیمات بالینی و آموزش و ارائه بهترین توصیه های بیمار برای بهبود سیستم های خاص و یا سیستم های شخصی سازی دقیق تر استفاده شوند.

علوم داده های مشارکتی مبتنی بر جامعه

یک جهت امیدوار کننده مشارکت جوامع خود در فرآیند تجزیه و تحلیل داده ها است.دانش جامع مبتنی بر جامعه (CBPDS) محققان دانشگاهی، ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی و اعضای جامعه را به سوالات تحقیقاتی طراحی، ابزار جمع آوری داده ها و روش های تحلیلی کمک می کند تا اطمینان حاصل شود که داده های جمع آوری شده مرتبط و معنی دار برای جامعه و این که بینش های تولید شده به تغییر عملی، همچنین اعتماد به برخی از محققان و تجزیه و تحلیل اطلاعات مربوط به منظور اطمینان از نگرانی های مربوط به جمع آوری داده ها و تحلیل اطلاعات و تحلیل از اطلاعات مربوط به منظور کمک به جمع آوری اطلاعات مربوط است.

نتیجه گیری

نوآوری در تجزیه و تحلیل داده ها ابزار قدرتمند جدید برای شناسایی و پرداختن به موانع اجتماعی اقتصادی است که مدیریت موثر دیابت را در سراسر جهان تضعیف می کند، از ادغام دستگاه های پوشیدنی و برنامه های mHealth به کاربرد یادگیری مراقبت از ماشین و تجزیه و تحلیل دقیق تر، توانایی جذب و تجزیه و تحلیل داده های چند بعدی هرگز بیشتر نیست.