Table of Contents

درک دیابت حاملگی و نیاز به مداخله اولیه

ملانوما (GDM) بر تقریبا 6٪ تا 9٪ از بارداری در سراسر جهان تأثیر می گذارد، با افزایش نرخ افزایش سن و چاقی مادر، این وضعیت، با تحمل گلوکز که در طول بارداری شناخته شده است، خطرات جدی برای مادر و کودک در صورت عدم سرعت مدیریت، عوارض کوتاه مدت شامل preeclampsia، بنابراینگلیسمی (عمدت)، افزایش وزن هیپوDM، و افزایش میزان زایمان طولانی مدت، افزایش می یابد.

مداخله اولیه بسیار مهم است: مطالعات نشان می دهد که تشخیص به موقع و مدیریت هیپرگلیسمی خفیف می تواند نتایج نامطلوب را تا 60٪ کاهش دهد، با این حال، مدل های مراقبت سنتی به بازدید از کلینیک های بی نظیر، تست گلوکز متناوب و بیماران گزارش شده در این روش های انحرافی فعال، اغلب علائم هشدار دهنده اولیه (IoT) ارائه می دهند، در حال حاضر یک رویکرد تحول آمیز، قادر به نظارت مداوم از راه دور است که انتقال سریع تر به بیماران فعال است.

دستگاه های IoT کلیدی تبدیل به مراقبت از دیابت جنگل

اکوسیستم IoT برای مدیریت GDM شامل طیف وسیعی از سنسورهای متصل و پوشیدنی است که اطلاعات فیزیولوژیکی را به طور مداوم یا با فرکانس بالا ضبط می کند، این دستگاه ها از طریق بلوتوث، Wi-Fi یا شبکه های سلولی به سیستم عامل های ابر ارتباط برقرار می کنند، که در آن الگوریتم ها و تیم های مراقبت روند را تجزیه و تحلیل می کنند.

Glucose Monitors (CGM)

مانیتورهای گلوکز مداوم، پایه مدیریت GDM مبتنی بر IoT هستند، بر خلاف تست های سنتی انگشت نگاری که چند بار در روز عکس العمل های خطرناکی را ارائه می دهند، CGM ها میزان گلوکز بین دوزی را هر 5 تا 15 دقیقه از طریق سنسور کوچک که تحت نوع تشخیص GPT1 قرار می گیرد، اندازه گیری می کنند و به طور بی سیم به یک برنامه تلفن هوشمند یا گیرنده انتقال می یابد، به بیماران و ارائه یک گراف زمان واقعی از گشت و گذار گلوکز (برای مثال کاهش مصرف هشدار دهنده) برای زنان باردار مانند:

مانیتورهای فشار خون متصل

هیپرگلیسمی تا 10 درصد از بارداری ها را با GDM پیچیده می کند، خطر ابتلا به preeclampsia، abruption و زایمان زودرس را فراهم می کند.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.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.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.ک.

مقیاس های هوشمند و مانیتورهای ترکیب بدن

افزایش سریع و بیش از حد وزن در بارداری با افزایش شدت GDM و نتایج نامطلوب همراه است. مقیاس های هوشمند نه تنها وزن را اندازه گیری می کنند، بلکه درصد چربی بدن، هیدراتاسیون و توده عضلانی را برآورد می کنند، هنگامی که با سیستم عامل های IoT ادغام شده است، روند سرعت افزایش وزن می تواند مشاوره رژیم غذایی یا پرچم بالقوه را تسریع کند، در حالی که این دستگاه ها نیاز به متابولیسم گلوکز ندارند، این دستگاه ها برای مثال کاهش خطر ابتلا به کاهش ناگهانی در هفته 2، و پیگیری های قبل از حد طبیعی است.

ردیاب های فعالیت فیزیکی و ضربان قلب

فعالیت فیزیکی یک درمان خط اول برای GDM است، بهبود حساسیت به انسولین. [۱] پوشیدنی های با نوروورن مانند Fitbit، Apple Watch و Garmin مراحل پیگیری، شدت ورزش، گلو و ابزار ضربان قلب تنوع پذیری سریع (۱.۲) این جریان های داده می توانند با خواندن گلوکز مرتبط باشند تا مشخص کنند که چگونه ورزش بر روی پس از مصرف و گلوکز تاثیر می گذارد. برخی از سیستم عامل ها حتی توصیه های واقعی برای مثال پوشیدنی ارائه می دهند (۲) اگر یک برنامه کوتاه به بیمار ارائه دهد، یک دستورالعمل ساده است.

چگونه داده های IoT مداخله زودهنگام را فراهم می کند: از مجموعه تا اقدام

ارزش دستگاه های IoT نه تنها در جمع آوری داده ها بلکه در ترجمه یکپارچه اعداد خام به بینش های عملی است. مداخله اولیه نیاز به تشخیص سریع انحراف، ارتباط روشن با بیماران و ارائه دهندگان و تنظیمات به موقع در مراقبت از سیستم های IoT به این از طریق سه لایه متصل:

1- تداوم جریان داده ها و شناسایی الگو

دستگاه های IoT داده های سری زمان با وضوح بالا را تولید می کنند که بررسی جدول دستی نمی تواند ضبط کند. الگوریتم های مبتنی بر ابر این جریان را برای الگوهای تجزیه و تحلیل می کنند: افزایش گلوکز ناشتا در طول سه روز، افزایش گشت و گذار پس از مصرف غذاهای خاص، یا کاهش ظریف در مدل های یادگیری ماشین آلات شبانه می تواند پیش بینی قریب الوقوع 20 تا 30 دقیقه پیش بینی شده، همانطور که توسط سوئیفت نشان داده شده است.[۱۰]

۲- هشدار های خودکار و نظارت بر مراقبت

هنگامی که آستانه های پیش تعریف شده عبور می شود - به عنوان مثال، گلوکز > 180 میلی گرم / dL برای دو مطالعه متوالی یا فشار خون > 140 / 90 میلی متر جیوه - این پلت فرم IoT می تواند به طور خودکار بیمار را از طریق اطلاع رسانی فشار، ایمیل یا SMS هشدار دهد، پیام های امن به تیم بالینی ارسال می شود، اغلب با رکورد بهداشت الکترونیکی (EHR) ادغام شده است.

۳- توانمندسازی بیمار از طریق داشبورد و مربیگری

داده های IoT بی فایده است اگر بیماران نتوانند آن را درک کنند.برنامه های مدرن، طرح های BP و log های فعالیت در داشبورد شهودی با مناطق رنگی کد شده (Green، زرد، قرمز) بسیاری از آنها شامل ماژول های آموزش و پرورش با سرعت بالا است - به عنوان مثال، یک ویدیو در مورد کربوهیدرات شمارش برای کاربر با جهش های پس از حد ثابت است.

مزایای مداخله زودهنگام IoT-Enabled در دیابت جنگل

استقرار دستگاه های IoT در مراقبت GDM مزایای قابل اندازه گیری را ایجاد می کند که مراقبت های معمولی نمی توانند با آن مطابقت داشته باشند.

چالش های اجرایی و استراتژی ها برای غلبه بر آن ها

علی رغم وعده، مقیاس IoT برای GDM نیاز به پرداختن به موانع دنیای واقعی دارد. درک این چالش ها برای پزشکان، توسعه دهندگان و سیاستگذاران ضروری است.

حریم خصوصی داده ها و امنیت

داده های بهداشتی حساس هستند و داده های خاص بارداری به ویژه در برابر تبعیض آسیب پذیر است (به عنوان مثال، بیمه یا خطرات اشتغال) دستگاه های IoT اطلاعات سلامت شخصی مداوم را در شبکه هایی که ممکن است به صورت سازمانی رعایت نشوند، انتقال می دهند و GDPR در اروپا، دستورالعمل های رمزگذاری قوی، مدیریت رضایت و به حداقل رساندن راه حل های سیستم عامل (مانند رمزگذاری سطح داده های معتبر) را برای بیماران فراهم می کند.

هزینه و پوشش بیمه

بسیاری از دستگاه های IoT هزینه های غیر جیبی برای بیماران است. سنسور CGM به تنهایی می تواند 300 تا 400 دلار در ماه در ایالات متحده بدون بیمه هزینه داشته باشد در حالی که برخی از بیمه گران خصوصی و Medicaid شروع به پوشش CGMs برای دیابت بارداری می کنند، پوشش متناقض است. مقیاس نیاز به شواهد اقتصادی نشان می دهد صرفه جویی هزینه از کاهش عوارض سیستم های بهداشتی می تواند برنامه های وام دهنده را بررسی کند، و یا به عنوان مثال محدودیت های فنی ارائه شده است.

سواد دیجیتال و شکاف های مشارکت

همه زنان باردار با تکنولوژی سن بالا، سطح آموزش پایین و موانع زبان کاهش تعامل. رابط کاربری دستگاه باید ساده، احتمالا آیکون محور یا چند زبانه شخصی با تماس های ویدئویی و راهنمای نوشته شده برای سطوح سوادآموزی بسیار مهم است، تعامل تمایل به کاهش در طول زمان: یک رویکرد "check" با سرعت روزانه، راه اندازی (تحریم های موثر برای حفظ سطح داده ها، همچنین می تواند از طریق مراقبت از طریق مراقبت از خدمات اینترنت اشیا، مراقبت کند.

Interoperability و ادغام داده ها

دستگاه های IoT از تولیدکنندگان مختلف اغلب از فرمت های داده اختصاصی استفاده می کنند و تثبیت آن در یک کلینیک EHR. ممکن است نیاز به ورود به چندین پورتال داشته باشد، هدف از استانداردهای نظارت یکپارچه مانند HL7 FHIR (منابع سریع مراقبت های بهداشتی) را به عنوان فروشندگان تبادل اطلاعات سازگار با دستگاه های تبادل اطلاعات سازگار با فناوری اطلاعات سازگار با فناوری اطلاعات فراهم می کند.

اتصال پذیری و قابلیت اطمینان

دستگاه های IoT به اینترنت پایدار یا اتصال سلولی بستگی دارد.مناطق روستایی و خانواده های کم درآمد ممکن است فاقد پهنای باند قابل اعتماد یا تلفن های هوشمند باشند. Offline-first Architectures که داده ها را به صورت محلی ذخیره می کنند و همگام سازی می کنند، زمانی که اتصال در دسترس است، برخی از دستگاه ها از IoT سلولی (به عنوان مثال LTE-M) استفاده می کنند که در کنار شبکه های 4G/5G کار می کنند بدون نیاز به جایگزینی Wi-Fi، مدل های هیبریدی با شارژ کردن مجدد، بدون اطمینان از دستگاه های شارژ روزانه، هیچ فاصله های شارژ کردن از طریق باتری های شارژ کردن اطلاعات قابل قبول نیست؛ اما هیچ کدام از طریق باتری های شارژ کردن زمان شارژ کردن در هفته گذشته، هیچ کدام از طریق باتری های شارژ کردن، هیچ کدام از طریق دستگاه های شارژ کردن، بسته بندی های شارژ کردن زمان شارژ کردن اطلاعات قابل قبول نیست.

مسیر های آینده: AI، پیش بینی تجزیه و تحلیل و پلتفرم های یکپارچه

موج بعدی نوآوری IoT برای GDM بر روی هوش و ادغام دستگاه های فعلی در درجه اول واکنش نشان می دهد؛ سیستم های آینده پیش بینی و توصیه می کنند.

هوش مصنوعی برای پیش بینی ریسک شخصی

مدل های یادگیری ماشین آموزش دیده در مجموعه داده های بزرگ دستگاه IoT، همراه با داده های جمعیتی و تاریخی، می توانند خطر فردی پیشرفت GDM، پیش از انتشار اسپمپسی یا هفته های ماکروزومی را پیش از آن پیش پیش پیش پیش بینی کنند، به عنوان مثال، محققان در دانشگاه کمبریج یک مدل AI را توسعه دادند که از داده های CGM و ردیاب فعالیت برای پیش بینی پاسخ های گلوکز پس از زایمان خاص، اجازه می دهد تا توصیه های غذایی خاص مورد نیاز در سطح درمان دارویی در اوایل درمان، استفاده قرار گیرد.

سیستم های بسته (Artificial Pancreas for Cancer)

سیستم های بسته به حلقه، که تحویل انسولین را بر اساس داده های CGM خودکار می کند، در زنان باردار مبتلا به دیابت نوع 1 آزمایش های اولیه آزمایش شده اند، نشان می دهد بهبود زمان در برد و کاهش هیپوگلیسمی در مقایسه با پمپ های سنسور افزوده، در حالی که هنوز استاندارد برای GDM نیست (جایی که بسیاری از زنان نیاز به انسولین برای کنترل پایه ندارند)، مفاهیم مشابه برای GDM ممکن است شامل سبک زندگی خودکار به جای تحویل فوری و احتمال بیشتری باشد که نشان می دهد.

ادغام با Telehealth و Remote Care Platforms

COVID-19 اپیدمی تسریع پذیرش بهداشت و درمان و دستگاه های IoT شرکای طبیعی هستند. [ کلینیک های مجازی که اجاره CGM، BP کاف متصل و مشاوره تله بهداشت را به یک بسته واحد می رسانند، به عنوان مثال، NHS UK را امتحان کرده است یک سرویس ترکیبی IoT-تل پزشکی برای GDM که ارتباطات تخصصی را کاهش می دهد، به احتمال زیاد با سیستم عامل های پیام رسانی مجدد، و سیستم عامل های پیام رسانی مجدد، به عنوان یک سیستم عامل های پیام رسانی مجدد، به عنوان یک سرویس های پیام رسانی مجدد، استفاده می شود.

دستگاه های پوشیدنی Beyond Skin Sensors

مانیتورهای گلوکز غیر تهاجمی – سنسورهای نوری روی مچ دست یا گوش، پچ های مبتنی بر عرق – در حال توسعه هستند، اگر دقت بهبود یابد، این می تواند مانع هزینه و راحتی برای نظارت مداوم، به طور مشابه مداخله جهانی، حلقه های هوشمند و ساعتهای هوشمند را که ضربان قلب، خواب و فعالیت را اندازه گیری می کنند، به عنوان سیستم های هشدار اولیه برای عوارض GDM بدون هیچ گام اضافی برای بیمار عمل کند.

نتیجه گیری: آینده ای متصل برای مراقبت از دیابت جنگل

دستگاه های IoT صرفاً گجت نیستند؛ آنها در حال تبدیل شدن به ابزارهای ضروری برای مداخله اولیه در دیابت حاملگی هستند، با فعال کردن نظارت مداوم، زمان واقعی گلوکز، فشار خون، وزن و فعالیت حلقه، آنها مراقبت از درمان بالینی و واکنش پذیر به مداوم و فعال بودن شواهد روشن است: زنانی که از تجربه نظارت بر پشتیبانی شده از IoT استفاده می کنند کنترل گلیک بهتر، عوارض کمتر و اعتماد به نفس بیشتر در مدیریت دقیق تر، اما استفاده از قابلیت استفاده از واقعیت، به معنای واقعی و دقیق تر است.