اینترنت اشیا (IoT) به عنوان یک نیروی تحول در مراقبت های بهداشتی، به ویژه در مدیریت شرایط مزمن مانند دیابت ظهور کرده است، با بیش از 37 میلیون آمریکایی که با توجه به از پزشکان کنترل و پیشگیری از بیماری زندگی می کنند، نیاز به استراتژی های درمانی مقیاس پذیر، شخصی هرگز دستگاه های IoT بیشتر نبوده است - از نظارت مستمر به تجزیه و تحلیل دقیق انسولین - به طور واقعی ردیابی داده های تناسب اندام و جمع آوری شده است.

نقش فزاینده دستگاه های IoT در مراقبت از دیابت

دستگاه های IoT در مراقبت از دیابت دیگر به اندازه قند خون پایه محدود نمی شوند، امروزه، یک اکوسیستم از سنسورهای متصل، تزریق کننده ها و ردیاب های فعالیت به طور مداوم داده های بیمار را به سیستم عامل های مبتنی بر ابر منتقل می کند که در آن تجزیه و تحلیل می شود، این جریان دائمی اطلاعات اجازه می دهد تا ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی تصویر کامل زندگی روزمره بیمار را ببینند - نه فقط عکس های فوری از کلینیک ادغام شده، با ادغام داده های متعدد، تنظیم شده در نزدیکی یک فرآیند زمان واقعی.

نظارت مداوم Glucose (CGM)

مانیتورهای گلوکز مستمر شاید مؤثرترین دستگاه های IoT برای مدیریت دیابت باشند.این سنسور های کوچک و پوشیدنی میزان گلوکز دقیق بین المللی را هر چند دقیقه اندازه می گیرند، خواندن به صورت بی سیم به گیرنده، تلفن هوشمند یا پمپ انسولین، سیستم های CGM مدرن مانند sp.2.0Dexcom G7 و FreeSty Lib، دقت بالا را برای بیماران نوع 1، و هشدارهای نوع 1، نشان می دهد.

قدرت واقعی CGM در توانایی خود برای تشخیص روند و الگوهای است. بیمار ممکن است متوجه شود که قند خون آنها پس از قهوه صبحگاهی یا دیش در طول تمرین بعد از ظهر، مسلح با این دانش، آنها می توانند مصرف کربوهیدرات یا زمان تزریق انسولین را با توجه به این موارد تنظیم کنند. سیستم های پیشرفته CGM در حال حاضر الگوریتم های پیش بینی شده را شامل می شوند که پیش بینی می کنند 20 تا 30 دقیقه به آینده، به بیماران متصل شوند تا بتوانند اولویت بندی فعال را با بیماران (در پایان دادن به طور فعال) انجام دهند.

Smart انسولین Pens و Connected sockets

در حالی که CGMs گلوکز را ردیابی می کند، قلم های هوشمند انسولین سمت دیگر معادله را دنبال می کنند: تحویل انسولین، این دستگاه های فعال بلوتوث به طور خودکار دوز، نوع انسولین، زمان تزریق و حتی محل تزریق بیمار را به دلیل حذف برنامه های همراه مانند سیستم InPen، که یادآوری برای دوزهای از دست رفته، محاسبه مصرف بر اساس سطح فعلی گلوکز و جلوگیری از مصرف انسولین و برای بیماران فراموش شده، کمک می کند.

قلم های هوشمند همچنین از پزشکان در ارزیابی پایبندی و اثربخشی حمایت می کنند.یک پزشک که داده های بیمار را بررسی می کند ممکن است ببیند که آنها به طور مداوم در ناهار کم می شوند یا تزریق های قبل از خواب را رد می کنند و می توانند به طور خودکار به الگوهای رفتاری در طول ویزیت های تله سلامت رسیدگی کنند – برخی از قلم های هوشمند با سیستم های CGM سازگار هستند، ایجاد یک چرخه بازخورد حلقه بسته که در آن مطالعه گلوکز و دوزهای انسولین به طور خودکار با کاهش میزان زمان بیمار (به میزان زیادی از زمان مشخص شده است).

ردیاب های پوشیدنی و مانیتورهای فعالیت

فعالیت فیزیکی یک عامل قابل اصلاح در مدیریت دیابت است. ردیاب های تناسب اندام قابل تحمل - از ساعت های هوشمند پیشرفته مانند Apple Watch به باند های اختصاصی مانند Fitbit یا Garmin - گام های اندازه گیری، ضربان قلب، کیفیت خواب و حتی سطح استرس را که با داده های دیابت جفت می شوند، این معیارها زمینه نسبی برای نوسانات گلوکز را فراهم می کنند.

برخی از سیستم عامل ها در حال حاضر ترکیب CGM و داده های فعالیت برای تولید توصیه های شخصی سازی شده است.A بیمار که یک پیاده روی سریع 20 دقیقه ای را پس از شام می گیرد، ممکن است یک الگوریتم را ببیند که نسبت انسولین به کیفیت خواب ضعیف و سطح قند بالاتر را تنظیم می کند، این ترکیبات میکروآشایی را به بهبود معنی دار در کنترل گلیسمی اضافه می کند.

سیستم های ادغام داده ها و سیستم های بهداشت دیجیتال

ارزش واقعی IoT در مراقبت از دیابت زمانی ظهور می کند که داده های منابع متعدد به صورت منسجم جمع آوری و تجزیه و تحلیل می شوند. Platforms مانند Glooko، Tidepool و برنامه MySugr جمع آوری اطلاعات از CGM، قلم هوشمند، ردیاب های تناسب اندام و حتی برنامه های تغذیه، ارائه آن در داشبورد یکپارچه، این سیستم عامل ها از یادگیری ماشین برای تولید بینش های عملی استفاده می کنند - به عنوان مثال، مدیریت آسیب پذیری بیمار را قادر می کند تا دسترسی قابل توجهی از طریق این بازدید های گذشته داشته باشد.

ادغام با سوابق سلامت الکترونیکی (EHRs) یک منطقه مداوم از توسعه است.هنگامی که CGM و داده های خودکار هوشمند به طور مستقیم به رکورد پزشکی بیمار جریان می یابد، پزشکان می توانند تصمیمات مبتنی بر داده را در طول قرار ملاقات های روزمره بگیرند، به عنوان مثال، یک پزشک مراقبت اولیه که یک نوع 2 بیمار را می بیند ممکن است یک روند دو هفته ای CGM را در کنار آخرین Hb1c خود، تنظیم داروها در برابر این مقدار مراقبت های اداری، کاهش دهد و کاهش نمی دهد.

مزایای IoT در پزشکی شخصی دیابت

تغییر در سمت داروهای شخصی شده با IoT، مزایای خاصی را در سراسر سفر بیمار به دست می آورد.

رژیم های درمانی سفارشی

هیچ دو بیمار گلوکز را دقیقاً به همان شیوه متابولیزه نمی کنند.اطلاعات IoT پاسخ های فردی به غذاها، استرس، ورزش و داروها را نشان می دهد. کلینیک ها می توانند رژیم هایی را طراحی کنند که با فیزیولوژی و شیوه زندگی منحصر به فرد بیمار مطابقت داشته باشند، به عنوان مثال، بیمار که تغییرات شبانه را انجام می دهد ممکن است نیازهای انسولین کاملاً متفاوتی نسبت به یک الگوریتم های شخصی 9 به 5 داشته باشد.

تشخیص و پیشگیری از عوارض

نظارت مستمر گرایش های ظریفی را که تست های معمولی از دست می دهند، افزایش سریع گلوکز در تنوع گلوکز یا کم کم بودن شبانه می تواند نشانگرهای اولیه عوارض قریب الوقوع مانند بی اطلاع هیپوگلیسمی یا بیماری های تیروئید دیابتی باشد.سیستم های IoT می توانند ساعت ها و مراقبان را قبل از یک وضعیت اضطراری هشدار دهند و اجازه دهند تا تغییرات قلبی عروقی را در طول زمان، حفظ کنترل شدید گلیکولیک با کمک دستگاه های IoT کاهش خطر طولانی مدت، و عوارض بیماری های التهابی، و بیماری های طولانی مدت.

بهبود رضایت و مشارکت بیمار

دستگاه های هوشمند از یادآوری، بازخورد بصری و گیمیفیکیشن برای نگه داشتن بیماران درگیر استفاده می کنند.یک قلم هوشمند که اگر دوز زمان غذا از دست رفته باشد، یا یک برنامه CGM که نشان می دهد یک چهره لبخندی هنگامی که گلوکز در محدوده برای چندین ساعت باقی می ماند، تقویت رفتارهای مثبت است. بیماران به جای دریافت کنندگان نسخه منفعل مطالعات نشان داده اند که با استفاده از تست انسولین به تنهایی در مقایسه با استفاده از میزان بیشتر از قلم، به مدیران بیشتر و تعداد بیشتری دست می رسند.

افزایش ارتباطات بین بیماران و ارائه دهندگان

Telehealth همراه با داده های IoT اجازه می دهد تا مشاوره های مولد و غنی از داده ها را ارائه دهد. بیمار می تواند ارزش گلوکز، فعالیت و داده های انسولین را با شواهد عینی خود در طی یک بازدید مجازی 15 دقیقه ای به اشتراک بگذارد و مذاکرات متمرکز بر روند خاص را جایگزین کند.این جایگزین گزارش های بیمار مبهم ("من فکر می کنم قند خون من خوب بوده است") با شواهد عینی، کاهش حدس زدن و تسریع تنظیمات درمان.

چالش ها و ملاحظات در پیاده سازی IoT برای دیابت

علی رغم مزایای روشن، پذیرش گسترده IoT در مراقبت از دیابت با موانع متعددی مواجه است که باید برای تحقق پتانسیل کامل آن مورد توجه قرار گیرد.

حریم خصوصی داده ها و امنیت

داده های شخصی سلامت در میان حساس ترین اطلاعات است که یک فرد دارای آن است. دستگاه های IoT یک جریان مداوم از خواندن گلوکز، دوزهای انسولین، الگوهای فعالیت و حتی داده های مکان (در صورت همگام سازی با تلفن های هوشمند) تولید می کنند و در عین حال، داده ها را در شبکه های بی سیم انتقال می دهند، ایجاد نقاط بالقوه نوردهی مانند HIPAA در ایالات متحده حفاظت دقیق، اما اکوسیستم سازندگان دستگاه، ارائه دهندگان نرم افزار، و ارائه دهندگان نرم افزار های امنیتی، باید روش های چند منظوره را انتخاب کنند و سیستم عامل های امنیتی را برای پایان دادن به حداقل رساندن اطلاعات و موارد استفاده کنند.

قابلیت پردازش دستگاه و استاندارد سازی داده ها

با ده ها مدل CGM، قلم های هوشمند و ردیاب های تناسب اندام در بازار، یک چالش عمده آن ها را به صحبت با یکدیگر و سیستم های IT موجود سلامت متفاوت است - برخی از بلوتوث کم انرژی استفاده می کنند، دیگران از API های اختصاصی استفاده می کنند، به این معنی است که بیماران ممکن است به طور جزئی به اشتراک گذاری داده های خود نیاز داشته باشند و ارائه دهندگان ممکن است برای ادغام تمام منابع به یک کار یکپارچه (Fox) مانند دستور کار یکپارچه استفاده کنند.

موانع هزینه و دسترسی

در حالی که قیمت سنسور های CGM و قلم های هوشمند در سال های اخیر کاهش یافته است، آنها هنوز به طور جهانی مقرون به صرفه نیستند و یا تحت پوشش بیمه قرار دارند، بسیاری از بیماران با هزینه های بالا از جیب، به ویژه برای سیستم های پیشرفته با تجزیه و تحلیل پیش بینی شده، تفاوت در دسترسی وجود دارد در امتداد خطوط اجتماعی و جغرافیایی، با جمعیت روستایی و کم درآمد کمتر به سود از شکاف های مراقبت از اینترنت اشیا، نیاز به اصلاحات غیر فعال و یا بازپرداخت نوآورانه دارند.

اطلاعات Overload و تصمیم گیری خستگی

توانمندسازی بیماران با داده های زمان واقعی یک ضعف دارد: هجوم مداوم اعداد و هشدارها می تواند منجر به خستگی زنگ خطر، اضطراب و فرسودگی شود. بیماران ممکن است به طور فزاینده ای تحت تاثیر نیاز به نظارت مداوم و واکنش به روند گلوکز قرار گیرند.سیستم های موثر IoT باید چگالی اطلاعات را با رابط کاربر پسند که بینش های عملی بدون سر و صدا را ارائه می دهند، متعادل کنند.

مسیر های آینده: AI، Loops بسته و Beyond

مرز بعدی در مراقبت های دیابت شخصی شده IoT ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای ایجاد سیستم های کاملا خودکار حلقه است - اغلب به نام پانکراس مصنوعی پیوند CGM به پمپ انسولین از طریق یک الگوریتم کنترل مواد غذایی پیچیده که تحویل انسولین را در پاسخ به سطوح گلوکز زمان واقعی تنظیم می کند، ترکیب می کند. MedtronicMed 780G و Tandem: Xlim2 کنترل کننده اولیه را با داده های پردازشی بالا (در مقایسه آنها قبلاً به آنها داده های تزریق را نشان می دهد).

فراتر از حلقه های بسته، سنسورهای CGM قابل ایمپلنت که برای ماه ها یا سال ها در حال توسعه هستند، کاهش بار جایگزین های مکرر سنسور، قرص های هوشمند که محل را در دستگاه گوارش انتقال می دهند تا زمان جذب انسولین را نیز در افق اطلاع دهند، در همین حال، آزمایش های بالینی غیر متمرکز و شواهد دنیای واقعی، از داده های IoT برای تسریع تایید مقررات نظارتی و نظارت پس از بازار استفاده می کنند.

نتیجه گیری

دستگاه های IoT دیگر لوازم جانبی تجربی در مراقبت از دیابت نیستند - آنها تبدیل به اجزای ضروری درمان شخصی شده اند.از مانیتورهای گلوکز مداوم که الگوهای پنهان را به قلم های هوشمند انسولین نشان می دهند که پایبندی و پوشیدنی هایی را که نوسانات گلوکز متنی را تقویت می کنند، اکوسیستم داده ها به بیماران و ارائه دهندگان برای کار با دقت بی سابقه تر، در حالی که چالش های مربوط به حریم خصوصی، همکاری و هزینه باقی می ماند، مسیر روشن است: اکوسیستم مراقبت از نظر سنجی، پزشکان شخصی تر، و سیستم های شخصی تر، در نهایت آماده تر، و سیستم های کمتری هستند، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس هستند، در دسترس هستند و در نهایت با توجه به بیماران و سیستم های شخصی تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس بودن، در دسترس تر، در دسترس تر، در نهایت با توجه به بیماران و ارائه دهندگان، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر، در دسترس تر