چالش رشد دیابت و بیماری کلیه Comorbidity

دیابت و بیماری مزمن کلیه (CKD) یکی از دلهره آورترین بیماری ها در طب مدرن را نشان می دهد.با توجه به شکاف های چند گانه (FLT:0) برای کنترل و پیشگیری از بیماری ها ، دیابت به طور مداوم علت نارسایی کلیه است ، که مسئول تقریبا 40٪ از موارد جدید در سراسر جهان است ، به تنهایی 37 میلیون بزرگسال مبتلا به CKD هستند و تقریباً نظارت بر روی یک اختلال در جریان خون آلودگی مزمن است.

بخش بین دیابت و بیماری کلیه: چرا دقت اهمیت دارد

پروتکل های استاندارد مدیریت دیابت در حضور بیماری کلیوی شکست می خورند، زیرا محیط متابولیک اساساً تغییر می کند، زیرا میزان فیلتراسیون گلوماتیک (eGFR) کاهش می یابد، کاهش انسولین، افزایش خطر ابتلا به هیپوگلیسمی طولانی و خطرناک - همزمان، سموم مایع باعث اختلال در سیگنال های انسولین طبیعی می شود، و باعث نوسانات غیر قابل پیش بینی بین هیپر و هیپوگلیسمی می شود.

چگونه دستگاه های IoT کنترل دیابت را تغییر می دهند

دستگاه های IoT فراتر از جمع آوری داده های ساده هستند؛ آنها یک سیستم بازخورد حلقه بسته ایجاد می کنند که هر دو بیمار و ارائه دهندگان را توانمند می کند. مانیتورهای گلوکز مداوم (CGMs)، قلم های هوشمند انسولین، کاف های فشار خون متصل، مقیاس وزن و سنسورهای الکترولیت در حال ظهور، داده ها را به سیستم عامل های مبتنی بر ابر منتقل می کنند که الگوریتم ها و الگوهای خطرناک را تجزیه و تحلیل می کنند.این اجازه می دهد تا پایان دهندگان و تحلیل کنند و تحلیل روند و فیبرولوژیست ها کمک می کنند.

دانلود فیلم آموزشی متن فیلم The Real-Time Insights

CGMs مدرن (مانند FDA تایید شده Dexcom G7 و ابوت FreeStyle Libre 3 - اندازه گیری گلوکز بین المللی در هر پنج دقیقه، تولید تا 288 مطالعه در روز، برای بیماران کلیوی، که به ویژه مستعد ابتلا به هیپوژیک غیرمنتظره (به ویژه کسانی که در انسولین یا ulf هستند) هستند، که به شدت کاهش داده های قابل تنظیم شده است.

Smart انسولین Pens و Automatic Delivery

قلم های هوشمند – از جمله NovoPen 6، NovoPen Echo Plus و InPen – دوز، زمان و مدت تزریق را ضبط می کنند، این داده ها به پزشکان کمک می کند الگوهای مشکل ساز مانند پدیده صبحگاهی را شناسایی کنند، اما پس از زایمان، به دلیل دوزهای پیشرفته تر انسولین، هنگامی که با سیستم عامل های CGM ادغام شده مانند Glooko یا Tpool، سرعت های پردازش شده اند (در حال حاضر برخی از آنها را بهبود می دهد).

فشار خون از راه دور و نظارت بر الکترولیت

هیپرگز هر دو علت و نتیجه بیماری کلیوی است و کنترل فشار خون شدید برای پیشرفت آهسته CKD ضروری است.ک.ک.ک.ک فشار خون متصل شده - از تولید کنندگان مانند Omron، باگز و Welch Allyn 18٪ - به طور خودکار خواندن را به سوابق بهداشت الکترونیکی (EHRs) ارسال می کنند هشدار هنگامی که فشار سیستولیک از آستانه یا زمان افزایش نظارت روزانه استفاده از یک دو بیمار متوسط کاهش می یابد.

سنسورهای الکترولیت پوشیدنی نوظهور مرز بعدی در مراقبت های کلیه فعال IoT را نشان می دهند.این دستگاه ها از الکترودهای انتخابی یون در پچ های پوست به طور غیر تهاجمی اندازه گیری پتاسیم و سدیم در مایع بین المللی استفاده می کنند، برای بیماران در دیالیز یا دیورتیک، چنین سنسور ها هشدارهای اولیه از هیپرکالمی یا هیپواستریا را ارائه می دهند، که امکان تنظیم داروهای پیشگیرانه را فراهم می کند که بازدید های اولیه را کاهش می دهد و از آنها را از عوارض بالینی مشابه دریافت می کنند.

ادغام داده ها و پشتیبانی تصمیم گیری بالینی

داده های دستگاه خام تنها زمانی ارزشمند می شوند که تصمیمات بالینی مدرن IoT را به اطلاع می رساند – Glooko، Tidepool و داشبورد اختصاصی EHR-integrated – داده های جمع آوری شده از دستگاه های متعدد به پروفایل های یکپارچه بیمار، مدل های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل روند تاریخی برای پیش بینی رویدادهای آینده، مانند پیش بینی هیپوگلیسمی بر اساس فعالیت روزانه و حساسیت به انسولین یا پیش بینی فعالیت های رژیم غذایی بیش از حد و پیش بینی اقدامات پیشگیرانه، واکنش نشان می دهد.

برخی از سیستم های پیشرفته در حال حاضر توصیه های مراقبت خودکار را ایجاد می کنند که توسط پزشکان بررسی می شوند و به طور مستقیم به گوشی های هوشمند بیماران فشار می آورند، به عنوان مثال، اگر CGM بیمار یک جهش مداوم پس از سرعت را نشان دهد، این پلت فرم ممکن است یک تنظیم دوز انسولین پیش از قاعدگی یا اصلاح رژیم غذایی را پیشنهاد کند، این توصیه ها بار شناختی را در تیم های مراقبت کاهش می دهد در حالی که اطمینان از بیماران هدایت می کنند، پیچیده ترین سیستم عامل های پردازش طبیعی برای ایجاد اطلاعات جامع از یک دستگاه های اطلاعاتی و اطلاعات مربوط به بیمار را از یک یادداشت های بالینی و اطلاعات دقیق از یک فایل های اطلاعاتی را شامل می شود.

داده های IoT همچنین مدل های مراقبت های مبتنی بر ارزش را قادر می سازد تا از راه دور نظارت کنند که آیا بیماران به برنامه های دارویی، محدودیت های رژیم غذایی و محدودیت های مصرف مایعات پایبند هستند، هنگامی که هشدارها نشان می دهد که هیپرگلیسمی مداوم، افزایش کراتینین یا فشار خون کنترل نشده، هماهنگ کننده های مراقبت می توانند با تلفن، تنظیم داروها، یا قرار ملاقات قبل از آن، کاهش نظارت بر بیمارستان، کاهش یافته است که به طور متوسط بیمار در مورد جلوگیری از راه دور و جلوگیری از حد مصرف آن نیاز است:

مزایای بیماران کلیوی: نتایج قابل اندازه گیری

شواهد مربوط به IoT مدیریت تحت نظارت در DKD همچنان به تجمع می کند. متاآنالیز منتشر شده در Kidney بین المللی دریافت که مدیریت مبتنی بر CGM کاهش HbA1c با میانگین 0.8-1.2٪ در بیماران مبتلا به CKD زودرس گزارش شده است، در حالی که کاهش شدید هیپوگلیسمی در طول مدت 40 - 50٪ کاهش فشار خون تخمین زده شده است.

بیماران همچنین کیفیت بالاتر زندگی را گزارش می دهند.بار کیست های مکرر انگشت - اغلب 6 تا 10 بار در روز در بیماری پیشرفته - و ثبت نام دستی با جمع آوری داده های منفعل و مداوم جایگزین شده است.به اشتراک گذاشته شده با اعضای خانواده و پزشکان کاهش اضطراب و بهبود گزارش های رفتاری بیشتر در کنترل یک بیماری که یک بار احساس شدید می کند.

چالش های آینده: حریم خصوصی، هزینه و اتصال

علی رغم وعده آن، پذیرش IoT در DKD با موانع واقعی مواجه است که باید برای اجرای گسترده ای از حریم خصوصی داده ها مورد توجه قرار گیرد، زیرا نظارت مداوم مقدار زیادی از اطلاعات حساس سلامت را تولید می کند.Adherence به HIPAA و استانداردهای بین المللی معادل آن غیر قابل مذاکره است و سیستم عامل ها باید داده ها را در حمل و نقل و استراحت رمزگذاری کنند، بیماران نیاز به فرآیندهای قابل دسترس دارند که توضیح می دهند که چگونه داده های ذخیره شده و اجازه می دهند برخی از بیماران اجازه می دهند.

هزینه های دستگاه نیز می تواند منع کننده باشد. CGMs سالانه چندین هزار دلار بدون پوشش بیمه هزینه می کند و قفسه های فشار خون متصل و مقیاس اضافه کردن هزینه اضافی را اضافه می کند، با این حال Medicare و بسیاری از بیمه گران خصوصی در حال حاضر CGM را برای بیماران مبتلا به دیابت که از انسولین استفاده می کنند، پوشش داده های کاهش می دهند و تلاش های حمایتی همچنان برای گسترش پوشش برای بیماران مبتلا به انسولین، صرف نظر می شود.

اتصال اینترنت قابل اعتماد یکی دیگر از موانع است، به ویژه در مناطق روستایی یا کم درآمد، برخی از دستگاه های IoT در حال حاضر ارائه ذخیره سازی آفلاین و قابلیت های بارگذاری دسته، کاهش وابستگی به اتصال مداوم، مشارکت های عمومی و خصوصی در حال بررسی استفاده از ماژول های سلولی کم هزینه و مراکز Wi-Fi جامعه برای اطمینان از تقسیم دیجیتال است. سازندگان دستگاه همچنین ساده سازی و فرآیندهای جفت سازی برای ایجاد فن آوری در دسترس برای بزرگسالان و آموزش و کارکنان محدود است - از طریق همه کارکنان رسانه های بهداشتی و کمک می کنند.

آینده IoT در مدیریت بیماری های کلیوی Diabetic

دستگاه های IoT نسل بعدی حتی یکپارچه تر به جریان های کاری بالینی و زندگی روزمره ادغام خواهند کرد. سنسور های زیستی قابل ایمپلنت که کراتینین، urea و پتاسیم را در زمان واقعی اندازه گیری می کنند در اوایل کارآزمایی های بالینی با دستگاه های نمونه اولیه از شرکت هایی مانند پروفسورا و Senseonics نشان می دهند که دقت امیدوار کننده است. این سنسورها می توانند عملکرد مداوم کلیه را ارائه دهند، هشدار به پزشکان برای آسیب حاد یا هیپرکلمی قبل از ایجاد علائم.

سیستم های پانکراس مصنوعی که به طور خاص برای بیماران با مرحله 3 تا 4 CKD معتبر هستند، با ترکیب حلقه های بازخورد الکترولیتی برای تنظیم تحویل انسولین بر اساس سطوح پتاسیم و وضعیت مایع معتبر هستند، چنین سیستم ها به طور موثر یک حلقه بسته چند پارامتری ایجاد می کنند که نه تنها گلوکز را مدیریت می کند بلکه محیط متابولیک گسترده تر را تشویق می کند.

مدل های یادگیری ماشین آموزش دیده در مجموعه داده های بزرگ و متنوع ادامه خواهد داد تا دقت پیش بینی شده را بهبود بخشد؛ شناسایی الگوهای ظریف که قبل از تبدیل شدن به بالینی آشکار شده است، به عنوان مثال، ترکیبی از افزایش وزن کم، افزایش تنوع سیستولیک، و کاهش TIR ممکن است یک دوره hyperkalemic را پیش بینی کند، اجازه می دهد مداخله پیشگیرانه از منظر تنظیم کننده، و (FLT) سیستم بازنگری دیجیتال [F] سیستم راهنمایی پیشرفته FDA را حفظ می کند.

نتیجه گیری

هم افزایی بین دستگاه های IoT و چالش های دوگانه دیابت و بیماری کلیه غیرقابل انکار است.با ارائه داده های مداوم چند پارامتری، این ابزارها بیماران و پزشکان را قادر می سازد تا هر دو شرایط را به طور فعال به جای موانع حفظ روان شناختی - صرفه جویی در حریم خصوصی، اتصال - به عنوان دقت سنسور بهبود می یابد، الگوریتم ها باهوش تر رشد می کنند و بازپرداخت می کنند، توسعه می دهند، IoT بهبود می یابد و بهبود کیفیت دقیق زندگی روزمره را به طور کامل تر می رساند و کاهش می یابد و کاهش می یابد.