چگونه سنسورهای Iot به تشخیص نشانه های اولیه رینوپاتی دیبیتیک کمک می کنند

چگونه سنسورهای IoT نشانه های اولیه رینوتیک را تشخیص می دهند

رتینوپاتی دیبیتیک (DR) یکی از علل اصلی نابینایی قابل پیشگیری در سراسر جهان است که تقریباً یک نفر را در سه نفر مبتلا به دیابت تحت تاثیر قرار می دهد. این وضعیت به آرامی پیشرفت می کند، اغلب بدون علائم تا آسیب های غیر قابل برگشت به روش های غربالگری سنتی - مانند آزمون های چشم سالانه - تنها بخشی از موارد در مراحل اولیه، درمان ورود به اینترنت اشیا (IoT): یک سنسور های کنترل شده در سطح دقیق و دقیق از داده های کنترل واقعی آن، با استفاده می کنند.

درک دیبیتیک Retinopathy: The Silent Threat

رتینوپاتی دیبیتیک زمانی رشد می کند که هیپرگلیسمی مزمن به رگ های خونی شکننده که شبکیه را تغذیه می کنند، در مراحل اولیه غیر تکثیر کننده، شکل میکروآرشیسم ها و خونریزی های کوچک ممکن است ظاهر شود - همه نامرئی به بیمار است، زیرا بیماری، شبکیه تبدیل به آمیختیک می شود، رشد عروق جدید (prorlife) که می تواند باعث خونریزی ناگهانی و از دست دادن خون شود.

طبق گزارش سازمان جهانی بهداشت ، DR مسئول 2.6% از نابینایی جهانی است: چالش در تشخیص: اوایل DR است آسپیمپاتیک است، و بسیاری از بیماران مبتلا به دیابت به دلیل هزینه، دسترسی یا فقدان علائم به طور منظم در غربالگری قرار نمی گیرند.

سیستم سنسور IoT برای تشخیص رتینوپاتی

سنسورهای IoT دستگاه های کوچک و بی سیم متصل هستند که داده های فیزیولوژیکی را در اینترنت ضبط و انتقال می دهند.برای رتینوپاتی دیابتی، اکوسیستم سنسور سه دسته را شامل می شود: سنسورهای متابولیک، سنسورهای هلیومودینامیک و سنسورهای مبتنی بر تصویربرداری جدید.

Glucose Monitors (CGM)

CGM ها سنسورهای زیر پوستی هستند که گلوکز بیناستی را هر 1 تا 5 دقیقه اندازه گیری می کنند، آنها یک دیدگاه واقعی از تنوع گلیکمی ارائه می دهند - قله ها و دره هایی که نشانگرهای استاندارد انگشت استیک از دست می دهند، نشان می دهند که تنوع گلیکیکیک یک عامل خطر مستقل برای پیشرفت است، حتی در بیماران با میانگین قابل قبول Hb1c1c، هنگامی که یک سیستم یادگیری بالا تجزیه و تحلیل می کند، که یک دستگاه آسیب رساندن به طور بالقوه می تواند یک سیستم عامل آسیب رساندن به طور قابل تجزیه و تحلیل باشد.

به عنوان مثال، بیمار با افزایش مکرر پس زمینه بالاتر از 180 mg / dL و شبک هیپوگلیسمی ممکن است شش برابر بیشتر احتمال دارد که میکروآرتوریسمم ها را نسبت به کسی که دارای خواندن پایدار است، توسعه دهد. سیستم های CGM فعال IoT می توانند هشدار به بیمار و متخصص بیماری آنها را صادر کنند، و یک امتحان شبکیه زودتر.

مانیتورهای فشار خون آمبولانس (ABPM)

فشار خون بالا سرعت بخشیدن به DR با افزایش فشار هیدرواستاتیک در داخل کمربند شبکیه، باعث نشت و ایزومی سنتی فشار خون خواندن فشار خون توسط اثر سفید پوشش و اندازه گیری های بی نظیر محدود است. IoT فعال ABPM کاف خواندن در فواصل منظم بیش از 24 ساعت، ارسال داده به یک برنامه تلفن هوشمند یا پورتال مراقبت هنگامی که همراه با داده های CGM ترکیب شده، خواندن این سطح بالا و فشار شبانه (یک سیگنال بالا)

دوربین های هوشمند Retinal و سنسورهای تصویربرداری قابل تحمل

مستقیم ترین برنامه IoT برای DR شامل دوربین های شبکیه قابل حمل است که می تواند در کلینیک های مراقبت های اولیه یا حتی در خانه استفاده شود. دستگاه هایی مانند Remidio Fundus در تلفن می تواند به یک گوشی هوشمند متصل شود و تصاویر شبکیه با کیفیت بالا را ضبط کند، الگوریتم های AI مبتنی بر ابر آپلود می شوند که علائم DR را تشخیص می دهند - مانند اوری، اگر چه حساسیت های تماسی دارند و چه در مقایسه با برخی از طریق "حساسی" و "حساسی" با برخی از آن ها "حساسی" با برخی از آنها "حساسیت های خاص "حساسیت های کوچک هستند و "حساسیت های کوچک تر هستند و "حساسی" با برخی از آن ها "حساسی" با برخی از آن ها "حساسیت های کوچک تر هستند و "حساسیت های خاص "حساسیت های کوچک تر هستند.

چگونه ادغام داده های IoT امکان تشخیص زود هنگام را فراهم می کند

داده های خام از سنسورهای متعدد IoT تقسیم شده و ولماتیک است. کلید تشخیص اولیه در محاسبات لبه و الگوریتم های همجوش مبتنی بر ابر است که الگوهای نامرئی را به چشم غیر مسلح شناسایی می کند.

ریسک چند متر Scoring

به جای ارزیابی هر متریک منفرد، سیستم عامل های مدرن IoT روند گلوکز، تنوع فشار خون، وزن بدن، فعالیت فیزیکی و حتی ورود رژیم غذایی را به یک نمره خطر پویا ترکیب می کنند، به عنوان مثال، افزایش ناگهانی در تنوع گلوکز همراه با افزایش پایدار در ضربان قلب شبانه (یک پروکسی برای autonomic، نزدیک به DR) ممکن است یک آزمون هشدار دهنده باشد: "لطفا یک هفته گذشته مبتلا به روز قبل از آن شوید.

مدل های یادگیری ماشین در داده های طولانی مدت آموزش داده اند

محققان مدل های یادگیری عمیق را در هزاران ماه از داده های سنسور IoT آموزش داده اند (با نتایج تصویربرداری شبکیه ای جفت شده اند)، این مدل ها یاد می گیرند که توسعه میکرورانم ها و محدوده ی درونی 0.8GM) را تا 12 ماه پیش بینی کنند که آنها در عکس های HLT به نظر می رسند. مطالعه ای که در [F:0] [F1 ] [1 ] اطلاع رسانی های علمی [F] منتشر شده است.

هشدار زمان واقعی و حمایت از تصمیم گیری بالینی

سیستم عامل های IoT می توانند به طور مستقیم به داشبورد ارائه دهندگان خدمات بهداشتی هشدار دهند.هنگامی که بیومتریک ترکیبی بیمار از آستانه پیش تعریف شده عبور می کند، سیستم به طور خودکار اولویت بندی می کند که بیمار برای سه گانه تله پزشکی یا قرار ملاقات شخصی در نظر گرفته شده است.این تغییر از غربالگری برنامه ریزی شده تا غربالگری مبتنی بر ریسک، بار در فتولوژی و کلینیک ها را کاهش می دهد که در غیر این صورت می گیرد تا امتحان سالانه از دست برود.

مزایای نظارت بر IoT-Enabled برای دیبیتیک Retinopathy

ادغام سنسور های IoT به مراقبت از چشم دیابتی مزایای ملموسی در سراسر سینتووم مراقبتی - از راحتی بیمار تا مدیریت سلامت جمعیت ارائه می دهد.

تشخیص زود هنگام قبل از آسیب ساختاری

مهم ترین مزیت این است که توانایی تشخیص پیش زمینه های فیزیولوژیکی برای DR - مانند هیپرگلیسمی پایدار و فشار خون - قبل از هر گونه تغییرات شبکیه ای رخ می دهد. Intervening در این مرحله (با کنترل گلوکز شدید، مدیریت فشار خون یا تغییرات شیوه زندگی) می تواند به تاخیر بیفتد یا جلوگیری از توسعه DR به طور کامل.

برنامه های درمان شخصی بر اساس داده های مداوم

شدت درمان را می توان به داده های زمان واقعی به جای عکس های دوره ای طراحی کرد.آنسترینولوژیست که CGM بیمار و ABPM فید می تواند رژیم های انسولین یا داروهای ضدhypertensive را در هفته تنظیم کند، نه هر سه ماه این تکثیر پویا تعداد قسمت های هیپرگلیسمی را کاهش می دهد که به عروق شبکیه آسیب می رسانند.

نظارت از راه دور و کاهش بازدید های کلینیک

در طول COVID-19 اپیدمی، سنسورهای Telehealth ثابت کرد که ضروری است. IoT با ارائه داده های بالینی از خانه، بیماران مبتلا به دیابت پایدار و به خوبی تحت کنترل ممکن است تنها نیاز به تصویربرداری شبکیه سالانه داشته باشند، در حالی که کسانی که توسط هشدار IoT قرار گرفته اند می توانند سریع ردیابی شوند.این زمان، هزینه های سفر و کاهش قرار گرفتن در معرض بیماری های عفونی در اتاق های انتظار - به ویژه بیماران مبتلا به دیابت با ارزش است.

هزینه بر روی بلند مدت

یک تجزیه و تحلیل مقرون به صرفه که توسط انجمن دیابت آمریکا منتشر شده است، تخمین زده است که برنامه های غربالگری مبتنی بر IoT می تواند میزان از دست دادن بینایی شدید را تا 15 تا 20 درصد طی ده سال کاهش دهد، صرفه جویی در 3000 تا 5000 دلار در هر بیمار در هزینه های درمان اجتناب شده (براسکر، تزریق های درون اجباری و بهره وری از دست رفته).

چالش ها و محدودیت های سنسور IoT در دیابتیک Retinopathy

هیچ تکنولوژی بدون موانعی نیست که اتخاذ IoT برای تشخیص DR با موانع بالینی، فنی و رفتاری که باید مورد توجه قرار گیرد، مواجه می شود.

دقت داده ها و قابلیت اطمینان سنسور

CGMs و ABPM کاف ها حاشیه خطای شناخته شده ای دارند.مطالعه CGM ممکن است با گلوکز آزمایشگاهی 10 تا 15 درصد متفاوت باشد و BP کاف ها می توانند تحت تاثیر حرکت یا قرار دادن نامناسب قرار گیرند. داده های غیر قابل تشخیص می تواند به طور کاذب به بیماران هشدار داده شود یا سیگنال های واقعی را از دست بدهد.

قابلیت همکاری و استانداردهای داده

دستگاه های IoT از تولیدکنندگان مختلف اغلب از پروتکل های ارتباطی اختصاصی (Bluetooth Low Energy، Zigbee، MQTT و غیره) و فرمت های داده ناسازگار استفاده می کنند بدون یک پلت فرم یکپارچه - مانند FHIR مبتنی بر خدمات ابر سریع مراقبت های بهداشتی - ترکیب CGM، ABPM و تصویربرداری داده ها بار سیستم های بهداشتی باید در وسط که عادی سازی و جریان های سنسور جمع آوری می کنند، سرمایه گذاری کنند.

پذیرش بیمار و سواد دیجیتالی

نظارت مستمر نیاز به بیماران برای پوشیدن سنسور، دستگاه های شارژ و همگام سازی داده ها به طور منظم بیماران سالمند دارد که بخش زیادی از جمعیت دیابتی را تشکیل می دهند، ممکن است با برنامه های تلفن هوشمند یا ترس از پوشیدن سنسور مبارزه کنند.طراحی کاربر محور و حمایت مراقب برای جلوگیری از نرخ های پایین پایبندی که قدرت پیش بینی سیستم را تضعیف می کند ضروری است.

مسیر های تنظیم و بازگشت

اکثر سیستم عامل های تشخیص DR مبتنی بر IoT به عنوان دستگاه های پزشکی طبقه بندی شده و باید FDA (یا معادل آن) را دریافت کنند.Reimbursement برای خدمات نظارت از راه دور متفاوت است توسط ارائه دهنده بیمه و کشور تا زمانی که پرداخت کنندگان هشدار IoT را به عنوان یک روش غربالگری پوشش داده شده تشخیص دهند، کلینیک ها ممکن است تمایل به پذیرش فن آوری در مقیاس.

چشم انداز آینده: نسل بعدی IoT و AI در مراقبت از چشم دایبیتیک

مسیر رو به جلو شامل ادغام محکم بین سخت افزار، نرم افزار و جریان های کاری بالینی است. چندین روند در حال ظهور وعده می دهد تا تشخیص HTTP-محور حتی موثرتر باشد.

Edge AI و On-Device Process

به جای ارسال داده های خام به ابر، سنسورهای نسل بعدی مدل های یادگیری ماشین سبک را بر روی خود دستگاه اجرا می کنند. یک مانیتور گلوکز مبتنی بر ساعت هوشمند می تواند هشدار ارتعاشات را صادر کند زمانی که الگوریتم داخلی آن یک الگوی 48 ساعته سازگار با خطر اولیه DR را تشخیص می دهد، بدون نیاز به اتصال به اینترنت، این تاخیر و افزایش حریم خصوصی.

سنسور های غیر داخلی Biomarker

محققان در حال توسعه سنسورهای غیر تهاجمی هستند که نشانگرهای متعدد از عرق، اشک یا نفس را اندازه گیری می کنند. A " پچ چشم دیابتی" می تواند گلوکز، لکات و سیتوکین های التهابی را در مایع اشک آور به طور همزمان تشخیص دهد.

ادغام با Teleophthalmology و Perfect Triage

هشدار IoT به طور یکپارچه به سیستم عامل های teleophthalmology تغذیه می کند، جایی که بررسی های متخصص شبکیه از راه دور پرونده ها را به نمایش می گذارد، همراه با تصاویر مستقل AI می تواند کل خط لوله از هشدار سنسور به تشخیص را کاهش دهد، می تواند برای بیماران کم خطر خودکار باشد، در حالی که موارد پیچیده افزایش می یابد.این سیستم سه گانه می تواند معکوس جهانی موارد ناشناخته را کاهش دهد.

داشبورد بهداشت جمعیت و مداخله بهداشت عمومی

در سطح ماکرو، داده های IoT یکپارچه و غیرمایی می تواند به سازمان های بهداشت عمومی کمک کند تا خوشه های جغرافیایی از ریسک بالا را شناسایی کنند.مناطق با روند کنترل گلوکز ضعیف می توانند با واحدهای غربالگری موبایل یا کمپین های آموزش و پرورش جامعه هدف قرار گیرند.این دیدگاه سطح جمعیت، IoT را از یک ابزار بهداشت شخصی به یک دارایی سلامت عمومی استراتژیک تبدیل می کند.

گام های عملی برای سیستم های بهداشتی برای پذیرش نظارت بر IoT

پیاده سازی یک برنامه تشخیص DR فعال IoT نیازمند برنامه ریزی دقیق است.در اینجا یک رویکرد مرحله ای برای کلینیک ها و سیستم های بیمارستان است.

1. یک پلت فرم سنسور معتبر را انتخاب کنید.[۱۰] CGMs، ABPM کاف، یا دوربین های شبکیه قابل حمل با FDA ترخیص و انتشار داده های دقیق از اکوسیستم های اختصاصی تا زمانی که استانداردهای همکاری بالغ شود، انتخاب کنید.
2. داده های موجود در EHRs موجود از طریق API های مبتنی بر FHIR، اطمینان حاصل کنید که داده های IoT در کنار نتایج آزمایشگاه و لیست داروها ظاهر می شوند، نه در یک سیستم جداگانه که پزشکان نادیده می گیرند.
3. آستانه بالینی اصلاح و قوانین هشدار [FLT 1] با ورودی از endocrinology و ophthalmology شروع با هشدار های خاص بالا برای جلوگیری از خستگی زنگ هشدار.
4. بیماران و مراقبان [FLT 1] در استفاده از سنسور، همگام سازی داده ها و آنچه که باید انجام دهید هنگام آتش سوزی هشدار، مسیر های روشن برای برنامه ریزی امتحان شبکیه را فراهم می کند.
5. نتایج حاصل از خزانه (FLT:1) - گزارش موارد DR که در مراحل اولیه شناسایی شده است، نرخ از دست دادن بینایی، رضایت بیمار و هزینه در مورد معکوس نابینایی - و آن را در الگوریتم.

نتیجه گیری

رتینوپاتی دیبیتیک نیازی به یک جمله از سنسورهای کور نیست.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.ت.م.م.م.م.م.م.م.ت.م.م.ت.م.م.م.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.م.ک.ک.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م.م با فعال کردن با فعال کردن تشخیص در اولین لحظه ممکن است که در اولین لحظه ممکن است که امکان تشخیص