Table of Contents

دیابت در حال رشد و وعده IoT

دیابت به نسبت های همه گیر رسیده است، با بیش از 537 میلیون بزرگسال در حال حاضر با این وضعیت در سراسر جهان زندگی می کنند. فدراسیون بین المللی دیابت پروژه هایی که تعداد آنها به 783 میلیون نفر تا 2045 افزایش می یابد، رانده شده توسط جمعیت های پیری، شهرنشینی و افزایش میزان پیشگیری از چاقی به عنوان یک خط حیاتی از توانایی دفاع، که به تاخیر در جمعیت های جمع آوری مراقبت های فرهنگی، و کاهش یافته است، اغلب با توجه به تاخیر در جمع آوری اطلاعات محدود توسط گروه های جمع آوری های جمع آوری اطلاعات و کاهش یافته است.

اینترنت اشیا (IoT) در حال تغییر است که دستگاه های متصل به معادله - پوشیدنی ها، مانیتورهای گلوکز مداوم، مقیاس های هوشمند و برنامه های بهداشتی تلفن همراه - در حال حاضر تولید یک جریان مداوم از داده های سلامت عینی است، هنگامی که یکپارچه در تلاش های پیشگیری از جامعه، IoT کارکنان بهداشتی را قادر می سازد تا علائم اولیه مقاومت به انسولین را تشخیص دهند، بازخورد فوری را ارائه دهند و مداخلات بر اساس رفتار واقعی به جای پیشگیری از خود، این تغییر اساسی، ارائه می دهد.

دسته بندی های دستگاه IoT Core در پیشگیری از دیابت

ردیاب های پوشیدنی و Smartwatchs

دستگاه هایی مانند Fitbit، Garmin و Apple Watch به ابزارهای اصلی بهداشتی، نظارت بر مراحل، ضربان قلب، کیفیت خواب و حتی دمای پوست تبدیل شده اند.در پیشگیری از دیابت جامعه، داده های پوشیدنی جمع آوری شده یک دیدگاه زمان واقعی از روند فعالیت فیزیکی شرکت کنندگان را در شمارش روزانه نشان می دهد - اغلب یک شاخص اولیه کاهش سلامت متابولیک - می تواند یک انگیزه خودکار یا پیام شخصی را به تنهایی بهبود دهد.

فراتر از مربیگری فردی، پوشیدنی ها پویایی گروهی را که پیوندهای اجتماعی را تقویت می کند، قادر می سازند چالش های گام، اهداف فعالیت مشترک و تخته های رهبر را ایجاد کنند که به پاسخگویی اجتماعی می پردازند، برای جوامعی که نفوذ همسالان رفتار را تقویت می کنند، این ویژگی ها به حفظ تعامل طولانی مدت پس از تازگی اولیه کمک می کنند. برخی از برنامه ها حتی اجازه می دهند تا شرکت کنندگان پیشرفت خود را با اعضای خانواده به اشتراک بگذارند، ایجاد یک محیط خانگی که عادات سالم را تقویت می کند.

Glucose Monitors (CGM)

مانیتورهای گلوکز ثابت به خوبی فراتر از نوع 1 درمان دیابت حرکت کرده اند، دستگاه هایی مانند Dexcom G7 و ابوت FreeStyle Libre ارائه می دهند مطالعه گلوکز بین المللی هر چند دقیقه بدون انگشت برای پیش دیابت و پیشگیری از نوع 2، CGM ارائه می دهد یک نمونه بی سابقه به عنوان مثال فعالیت غذایی، و یا مطالعه فوری از طریق قند خون و یا هشدار دهنده یک قند خون.

برخی از برنامه ها از CGM برای دوره های کوتاه "آگاهی کم" استفاده می کنند، که به شرکت کنندگان یک نقشه راه گلوکز مشخص از بدن خود می دهد، دیدن یک افزایش زمان واقعی پس از صبحانه با کربوهیدرات بالا بسیار متقاعد کننده تر از دستورالعمل های رژیم غذایی عمومی است، داده های اولیه نشان می دهد که مشاوره CGM آگاهانه نرخ دستیابی به کاهش بالینی معنادار HbA1 را در مقایسه با تکنولوژی آموزش و پرورش به تنهایی، کاهش می دهد.

مقیاس های هوشمند و مانیتورهای فشار خون

پیشگیری از دیابت نیاز به یک دیدگاه جامع از سلامت متابولیک دارد. مقیاس های هوشمند که وزن، درصد چربی بدن و همگام سازی توده عضلانی به طور خودکار به پورتال های بهداشتی، حذف حق ورود و سوگیری به یاد ماندنی است.[۱۰] مانیتور فشار خون پیگیری یک کلید ترکیب فشار خون کلیدی: که به طور خودکار افراد را تحت تاثیر قرار می دهد یا افراد با استفاده از نوع اطلاعات کمتر، به معنای خدمات انتقال داده های محدود است.

هنگامی که با داده های گلوکز و فعالیت ترکیب می شود، این معیارها یک امتیاز ریسک کامپوزیت را تشکیل می دهند.برنامه ها می توانند شرکت کنندگان را به کراوات ها – سبز (در مسیر)، زرد (نیاز به توجه) و قرمز (به مداخله فوری نیاز دارد) تقسیم کنند – به عنوان مثال، یک شرکت کننده با گلوکز پایدار، اما افزایش فشار خون و وزن ممکن است از سبز به زرد تغییر کند، و پایبندی سریع به کنترل دارو یا استرس.

برنامه های کاربردی سلامت موبایل و ادغام داده ها

همه این دستگاه ها به طور واقعی قدرتمند می شوند زمانی که از طریق یک برنامه تلفن همراه یکپارچه یا پلت فرم مبتنی بر ابر متصل می شوند. Apps مانند MyFitnessPal، Carb Manager یا راه حل های پلت فرم سفارشی داده ها را از منابع متعدد جدا می کنند و یک داشبورد بهداشتی واحد ارائه می دهند. شرکت کنندگان می توانند غذا، روند را وارد کنند و سواد شخصی را برای برنامه های جامعه دریافت کنند، این سیستم عامل ها اغلب شامل پیام های پیام رسانی امن با سلامت، مربیان قرار ملاقات، و برنامه های آموزشی برای برنامه ریزی برای برنامه های زبان و ماژول های زبان شرکت کنندگان طراحی شده و ماژول های زبان و ماژول های زبان شرکت کننده و ماژول های زبان و ماژول های زبان شرکت کننده است.

در پشت سر، ادغام داده با استفاده از API های امن اجازه می دهد مدیران برنامه تجزیه و تحلیل در سراسر جمعیت شرکت کننده اجرا کنند، به عنوان مثال، آنها ممکن است تشخیص دهند که یک محله خاص دارای سطوح گلوکز متوسط بالاتر است، به طور بالقوه مرتبط با بیابان های مواد غذایی محلی و یا دسترسی محدود به تولید تازه است.

مزایای برنامه های پیشگیری از جامعه

اطلاعات زمان واقعی برای مداخلات فعال

برنامه های جامعه سنتی بستگی به بازدید های دوره ای به چهره و داده های خودگزارش شده، که اغلب روزها یا هفته ها دیر می رسد و از بی ثباتی رنج می برند، دستگاه های IoT یک جریان مداوم از اندازه گیری های عینی را ارائه می دهند، زمانی که گلوکز شرکت کننده به شدت بعد از ناهار افزایش می یابد، یک پیام متنی فوری می تواند یک راه رفتن سریع یا یک انتخاب غذایی متفاوت را پیشنهاد دهد.این حلقه واقعی است - تا زمانی که به موقع بررسی دقیق تر از مطالعات قند خون و دقیق تر از آن است.

بینش سلامت شخصی و انگیزه

مشاوره ژنریک مانند "شیر کمتر" اغلب به دلیل عدم ارتباط شخصی آن شکست می خورد.اطلاعات تولید شده IoT، بیش از حد شخصی سازی را قادر می سازد.یک شرکت کننده ممکن است کشف کند که برنج سفید قند خون خود را بسیار بالاتر از نان کامل گندم است، که شواهد شخصی تبدیل به یک محرک قوی برنج می شود: برنامه های آموزشی همچنین می تواند از یادگیری ماشین برای پیشنهاد تمرینات لذت بردن در واقع بر اساس الگوهای فعالیت های گذشته و افزایش اطلاعات شخصی، در حالی که بسته بندی های فرهنگی را توصیه می کنند استفاده کند:

تحلیل سلامت جمعیت و استراتژی سازی ریسک

داده های IoT فشرده برنامه های جامعه را از یک مدل تک منظوره به دقت بهداشت عمومی تبدیل می کند.با تجزیه و تحلیل روند در سراسر جمعیت شناسی، جغرافیا و رفتار، برنامه ها می توانند زیرگروه ها را در بزرگترین خطر شناسایی کنند و منابع را به طور موثر تخصیص دهند، به عنوان مثال، بزرگسالان جوان در یک کد خاص ممکن است کاهش گام اما گلوکز پایدار را نشان دهند - به جای اینکه نیاز به افزایش فشار خون داشته باشند و به طور موثر، نیاز به کاهش فشار خون دارند.

افزایش مشارکت جزئی

دستگاه های IoT تعامل و گیمیفیکیشن را معرفی می کنند که شرکت کنندگان را فراتر از گزارش های پیشرفت هفتگی، نشان های عطف و ادغام با شبکه های اجتماعی درگیر می کند، حس موفقیت ایجاد می کند. برخی برنامه ها به شرکت کنندگان اجازه می دهند پیشرفت خود را با اعضای خانواده یا رهبران جامعه، ایجاد یک شبکه پشتیبانی که فراتر از مدت برنامه گسترش می یابد، کاهش می یابد و تغییر رفتار پایدار است.

نمونه های واقعی جهانی از IoT در پیشگیری از دیابت جامعه

پروژه ترک دیابت (هند روستایی)

در روستایی هند، خلبان "پروژه دیابت" باندهای پوشیدنی کم هزینه را توزیع کرد و کارکنان بهداشت جامعه را با تلفن های هوشمند متصل به یک پلت فرم ابر ارائه داد. شرکت کنندگان با پیش دیابت اهداف گام شخصی و راهنمایی های غذایی بر اساس فعالیت و داده های گلوکز را دریافت کردند: به طور متوسط HbA1c توسط 0.8٪ در گروه IoT-enanced در مقایسه با استفاده از زیرساخت های کامپیوتری (D) و حتی می توانند به طور موثر محدود شوند.

قلب و پیشگیری از دیابت (ایالات متحده)

در یک شبکه مرکز بهداشت جامعه میشیگان، بیماران در معرض خطر ابتلا به دیابت نوع 2 در CGMs و Smartwatchs به عنوان بخشی از برنامه پیشگیری از دیابت 12 هفته داده های روزانه و هفتگی را بررسی کردند. نتایج نشان داد که کاهش 40٪ در پیشرفت به دیابت نوع 2 بیش از دو سال در مقایسه با برنامه پیشگیری از دیابت استاندارد CDC گزارش شده است.

ابتکار پیشگیری از دیابت ملی سنگاپور

هیئت ارتقاء سلامت سنگاپور یک برنامه در سراسر کشور با استفاده از پوشیدنی های IoT و یک برنامه تلفن همراه به نام "Healthy 365" را راه اندازی کرد، شرکت کنندگان امتیاز برای فعالیت جلسه و اهداف رژیم غذایی، بازیابی برای مواد غذایی و کوپن استفاده می شود. داده ها از پوشیدنی ها برای شناسایی افراد با خطر بالا و ارائه مربیگری شخصی شده در سال اول، بیش از 15،000 شرکت کنندگان به کاهش قابل توجهی در نمرات دیابت خطر منجر شده است.

موانع آینده برای اتخاذ گسترده

اطلاعات حریم خصوصی و نگرانی های امنیتی

جمع آوری داده های بهداشتی مداوم نگرانی های قانونی در مورد محرمانه بودن بیمار و سوء استفاده از برنامه های جامعه باید با فروشندگان دستگاه که مطابق با HIPAA (در ایالات متحده) و GDPR (در اروپا) رمزگذاری در حمل و نقل و در بقیه، ناشناس سازی برای تجزیه و تحلیل جمعیت، و پروتکل های رضایت شرکت کنندگان صریح برنامه های غیر قابل مذاکره هستند، همچنین باید شرکت کنندگان را در کنترل مواد ریز بر آنچه که داده های مشترک و شفافیت ایجاد می کنند، اعتماد و ضروری است، ارائه دهند.

هزینه و دسترسی

اگرچه قیمت دستگاه IoT به طور چشمگیری کاهش یافته است - سنسورهای CGM در حال حاضر برای برخی از مارک ها هزینه ای کمتر از 50 دلار دارند و ردیاب های فعالیت پایه می توانند برای کمتر از 30 دلار پیدا شوند - آنها برای بسیاری از جوامع کم درآمد باقی مانده اند.

  • برنامه های وام دهنده دستگاه های با بودجه، شبیه به وام کتاب کتابخانه، که شرکت کنندگان برای مدت زمان برنامه، دستگاه قرض می کنند.
  • بسته بندی دستگاه های فرعی از طریق مشارکت های عمومی و خصوصی با تولید کنندگان.
  • ادغام در برنامه های مدیریت بیماری های مزمن موجود که تحت پوشش بیمه یا Medicaid قرار دارند.

برنامه ها می توانند شرکت کنندگان پرخطر را برای توزیع دستگاه اولویت بندی کنند تا به حداکثر رساندن مقرون به صرفه بودن هزینه، یک رویکرد هدفمند - تمرکز بر کسانی که دارای پیش دیابت و عوامل خطر اضافی هستند - بهترین بازده سرمایه گذاری را به دست می آورد.

سواد دیجیتال و تجربه کاربری

دستگاه های IoT تنها در صورتی موثر هستند که شرکت کنندگان بتوانند و به طور مداوم از آنها استفاده کنند.برنامه ها باید در جلساتی که به شرکت کنندگان آموزش می دهد که چگونه دستگاه ها را جفت کنند، آنها را شارژ کنند، داده ها را تفسیر کنند و خطاهای رایج را برای بزرگسالان مسن تر یا کسانی که تجربه فناوری محدود دارند، یک “موارد دیجیتال” – یک همکار یا داوطلب – می تواند پشتیبانی مداوم را ارائه دهد.

قابلیت اطمینان فنی و کیفیت داده ها

دستگاه های IoT بدون خطا نیستند، حرکت سنسور، مسائل اتصال و خطای کاربر می تواند داده های غیر قابل اعتماد تولید کند.برنامه ها نیاز به پروتکل های برای اعتبار داده دارند - به عنوان مثال، خواندن گلوکز غیر قابل پیش بینی یا روزهای فعالیت از دست رفته را نشان می دهد.کارگران باید آموزش ببینند که کیفیت داده ها مشکوک است و با شرکت کنندگان دنبال شوند.

آینده: AI، Interoperability و ادغام سیستمیک

هوش مصنوعی برای پیشگیری پیش بینی کننده

همانطور که داده های IoT رشد می کنند، الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند پیش بینی کنند که کدام شرکت کنندگان در بالاترین خطر ابتلا به دیابت قبل از امتیازات خطر سنتی قرار دارند. AI می تواند الگوهای ظریف را شناسایی کند -ترکیبات غذا خوردن دیر شب، کیفیت خواب ضعیف و فعالیت صبحگاهی که به طور مداوم از افزایش قند قند خون پیش می رود، برنامه های جامعه آینده احتمالاً حمایت از تصمیم گیری مبتنی بر هوش مصنوعی را برای کارکنان بهداشتی ترکیب می کنند، توصیه می کند مداخلات خاص برای هر نمونه غذایی منحصر به فرد در حال افزایش یافته و کاهش دهد که ممکن است یک مدل سریع را با کاهش دهد.

قابلیت متقابل در سراسر پلتفرم

در حال حاضر، بسیاری از دستگاه های IoT در سیلوها کار می کنند، که نیاز به برنامه های جداگانه و ورود دارند (آینده پیشگیری از جامعه در :interoperable Health data Platforms] است، که جمع آوری داده ها از هر دستگاه با استفاده از استانداردهای مشابه FHIR (منابع سریع مراقبت های بهداشتی) و HL7 است.این اجازه می دهد تا یک برنامه اجتماعی برای پذیرش داده های شرکت کننده از هر دستگاه که دارای محدودیت های یکپارچه است، و یا کاهش هزینه های هماهنگی اطلاعات کاربر است.

ادغام با سیستم های مراقبت های اولیه و بهداشت

برنامه های مبتنی بر جامعه موثرترین زمانی است که آنها از مراقبت های بالینی جدا نمی شوند.داده های IoT-collected باید به طور ایمن به سوابق بهداشت الکترونیکی (EHRs) جریان یابد تا ارائه دهندگان مراقبت های اولیه شرکت کنندگان بتوانند روند گلوکز، سطح فعالیت و تعامل برنامه را ببینند: برنامه جامعه نظارت روزانه رفتار، در حالی که تیم بالینی مدیریت درمان های پزشکی دو جهت هدایت کننده را انجام می دهد، برخی از تجزیه و تحلیل کامل از آزمایش های درمانی و تحلیل می کنند.

تکامل مستمر قابلیت های دستگاه

نسل بعدی دستگاه های IoT توانایی های بیشتری را به ارمغان می آورد. حلقه های هوشمند، پچ ها و سنسورهای قابل ایمپلنت در حال ظهور هستند، ارائه زمان های طولانی تر و عوامل فرم کمتر مزاحم، برخی پوشیدنی ها در حال حاضر فعالیت الکتریکی برای تشخیص استرس را اندازه گیری می کنند، که با سطوح کورتیزول و متابولیسم ارتباط دارد، زیرا این دستگاه ها دقیق تر و مقرون به صرفه تر می شوند، برنامه های جامعه قادر به نظارت بر طیف وسیع تری از سیگنال ها، حتی دقیق تر و دقیق تر می شوند.

نتیجه گیری: آینده ای مبتنی بر داده برای پیشگیری از دیابت

ادغام دستگاه های IoT به برنامه های پیشگیری از دیابت مبتنی بر جامعه نشان دهنده یک تکامل محوری است.این فن آوری ها تغییر پارادایم از دوره ای، یک اندازه مناسب آموزش و پرورش به مراقبت مداوم، شخصی و فعال است.با تجهیز شرکت کنندگان با پوشیدنی، CGMs، مقیاس های هوشمند، و برنامه های متصل، برنامه ها می توانند علائم هشدار اولیه، تحریک رفتار پایدار و دقیق که در آن نیاز است.

چالش های مربوط به حریم خصوصی، هزینه، سواد دیجیتال و کیفیت داده ها واقعی هستند، اما از طریق تغییرات سیاست، نوآوری های تکنولوژیکی و طراحی برنامه متفکرانه مورد توجه قرار می گیرند، زیرا هزینه های دستگاه همچنان سقوط می کند و AI پیچیده تر می شود، حتی بیشتر جوامع آموزش دیده منابع می توانند از IoT برای خم کردن منحنی دیابت استفاده کنند.آینده پیشگیری از جامعه یک دستگاه یا برنامه واحد نیست - این یک اکوسیستم متصل است که در حالی است که آنها را تقویت می کند.

برای برنامه ریزان سلامت، سیاستگذاران و رهبران جامعه، پیام روشن است: سرمایه گذاری در پیشگیری از IoT امروز به معنای تشخیص دیابت کمتر فردا است. شواهد دنیای واقعی از هند، ایالات متحده، سنگاپور و جاهای دیگر نشان می دهد که این روش ها آماده است؛ در حال حاضر زمان آن است که به طور قابل ملاحظه ای، تضمین عدالت، حریم خصوصی و برای همه جمعیت های قابل استفاده.