腸内治療レジメンの患者のコンプライアンスを改善するため、Iotを使用して

インシュリンアダレンスの持続的な問題

糖尿病は、糖尿病患者の1型と2型糖尿病に住んでいた人々の数百万のために、インシュリン療法は病気管理の角質です。しかし、その生命を救う可能性にもかかわらず、処方されたインシュリン療法は、警戒的に低いままに処方されています。研究は、糖尿病患者の33%から50%が、指示されたようにインシュリンを服用しないと報告しています。この非依存症は、神経疾患の問題ではありません。それは、病気の症状の症状が悪化する、病気の症状が増加するにつれて、病気の増大症、または病気の症状が増加する症状が増加します。

付着力の問題のスケールは、しばしば臨床医によって下落しています。患者は、オフィス訪問中にインシュリンを正確に受け取ると報告するかもしれませんが、スマートデバイスからの客観的なデータは異なる物語を伝えます。電子監視を使用して1つの研究では、週に少なくとも1つのインシュリン線量を逃した患者のほぼ40%が見つかったことを発見し、線量のタイミングのエラーはさらにより一般的でした。これらのギャップはランダムではありません。彼らは、週末、休日、高ストレスの期間の周りにクラスターをクラスターします。従来の介入 - 患者は、放射線量が、特定の状況を監視し、特定の状況を監視するたびに、特定の問題を引き起こします。

糖尿病管理のためのIoTエコシステム

糖尿病ケアのIoTは、単一のデバイスではなく、スマートハードウェア、モバイルアプリケーション、およびクラウドベースの分析の統合エコシステムで、リアルタイムのフィードバック、予測アラート、およびデータ主導のインサイトを提供するために一緒に機能します。このエコシステムは、根本的に、エピソディック訪問から継続的な、積極的な管理への患者様による関係を変えます。これらのコンポーネントが適切に統合されると、それらは臨床悪化につながる前に、付着力の問題を引き起こしている安全網を作成します。

スマートインシュリンペン:伝統的な注射を超えて

従来のインシュリンペンは、簡単に忘れたり、破損しているタスク、手動ですべての線量を記録するために患者を必要とします。NovaPen Echo Plus、Companion Medical(Medtronicによって買収)によるInPen、Insulclockなどのスマートインシュリンペンは、このプロセスを自動化します。これらのデバイスは、用量量を記録し、注射の時間を短縮し、さらには見逃された線量を検出するBluetooth接続を使用します。多くの人は、最後の用量とインスラストレーションを観察し、データを交換するときに、データを交換するなどの危険性を検証します。

これらのデバイスの設計は、患者の受け入れのために重要です。スマートペンは、従来のインシュリンペンのように感じて操作するように設計され、学習曲線を最小限に抑えます。キー差別化要因は、注射イベントを自動的にキャプチャするオンボードエレクトロニクスです。患者は、単に通常のように注入し、データが任意の余分なステップなしで記録されます。このスムーズなデータキャプチャは、現実的な世界遵守のために不可欠です。ログデータへの追加の患者の相互作用を必要とするデバイスは、使用中の迅速なドロップオフが表示されます。メーカーはまた、多くの電池を充電するのに十分な寿命が必要です。

連続したグルコースモニター: リアルタイムのフィードバックループ

連続したグルコースモニター(CGM)は、ニッチの研究ツールから主要な治療の標準に関連したものです。 Dexcom G6/G7、Abbott FreeStyle Libre、Medtronic Guardian Sensor 4などのデバイスは、定期的な指棒を必要としないで5分間隔のグルコース読み取りを提供します。また、IoTコンポーネントはスマートフォンや専用の受信機にデータをワイヤレスで送信し、アルゴリズムはグルコースの傾向を検出し、低刺激性疾患を予測したり、家族や家族に反応したりするようなデータを直接送ったりすることができます。

CGMデータの実際の電力は、シングルポイントの読み取りではなくトレンド分析にあります。従来の血糖計は、特定の瞬間にグルコースのスナップショットを与えますが、レベルが上昇しているかどうか、落下、または安定しているかどうかを明らかにすることはできません。 CGMトレンド矢印とレート変更インジケータは、患者がインスリンのタイミングと投与に関するより通知された決定をすることができる。例えば、ストレートアップトレンド矢印を見た患者は、そのグルコースが急速に上昇していることを知り、そして、直接的な線量測定結果が示唆されるよりも、すぐにデータを直接的に予測できる限り、IoTを試みる可能性があります。

接続されたアプリとクラウドプラットフォーム:中央神経系

IoTの真のパワーは、複数のソースからのデータの集計と分析にあります。 Glooko、Tidepool、およびオープンソースのNightscoutプロジェクトなどのプラットフォームは、CGM、スマートペン、さらにはインシュリンポンプからデータを収集し、統一された患者ダッシュボードを作成します。これらのクラウドベースのシステムは、付着力パターンを特定し、リスクのある行動をフラグし、臨床医のための実用的なレポートを生成するために機械学習を使用します。健康システムの場合、IoTプラットフォームは、人口健康管理を可能にします:これらの遠隔操作を監視し、それらのデータを保護し、遠隔操作可能なモデルを監視することができます。

統合レイヤーは、多くのIoT の実装が成功するか、失敗する場所です。 3 つの異なるアプリ間でデータを手動で同期しなければならない患者は、システムを迅速に放棄します。最高のプラットフォームは、Bluetooth とセルラーまたは Wi-Fi 接続を介して自動背景同期を使用し、ユーザの介入を必要としません。クラウド処理は、ルールとアルゴリズムを適用して、人間の査読者がペーパーログをスキャンするパターンを検出します。たとえば、プラットフォームは、特定のステップをターゲットに中断することなく、常に自分のランチの時間を節約するという状況を識別するかもしれません。

IoTデータがより適切に機能する方法

IoT は、データを提供することではなく、そのデータを行動的な介入に翻訳することで、インスリンのコンプライアンスを改善します。メカニズムは多面的であり、その部分の合計よりも大きいシステムを作成するために一緒に働きます。

[ パーソナライズされたリマインダー:[] スマートペンとアプリは、個々の注射スケジュールとライフスタイルパターンを学び、直近の時間にコンテキストリマインダーを送信し、固定アラームだけでなく、。例えば、患者のCGMが朝食後に上昇するグルコースを表示すると、アプリは、事前の一時的な線量を促す可能性があります。これらのリマインダーは適応的です:患者が一貫して7:00 AMアラームを無視すると、システムは6:45にリマインダーが通知を移すか、異なる通知方法を提案することができます。
[ ゲーミフィケーションとフィードバック:[]]] 多くのアプリは、視覚的な縞、バッジ、または付着のための要約スコアを組み込んで、モチベーション心理学にタップします。「完璧な週」レポートを見る患者は、その行動を維持する可能性が高いです。最も効果的な実装は、罰的フィードバックを回避し、代わりに、学習機会として欠落した線量を回避する - 批判ではなく、奨励を削減します。
[共有責任:]] リアルタイムデータへの介護者アクセスは、単独でいることの感情を減らす。家族のメンバーは、常に吐き気なしで就寝中のインスリンを取るために、忘れられない十代を浪費することができます。この共有可視性は、もはやすべての線量について尋ねる必要がないので、介護者不安を軽減します。
[] 減衰疲労:[ 自動化されたデータロギングは精神的帯域幅を解放します。「線量を服用する?」を心配する代わりに、患者は他の生活の側面に集中することができます。これは、累積認知負荷が圧倒的にすることができる複数の慢性条件を管理する患者にとって特に重要です。
予測アラート: IoTシステムでは、最大20分前に低刺激性/高濃度性イベントを予測し、患者は指の読み取りだけでは、インスリンを早期に調整することができます。これらの予測ウィンドウは、各患者の過去の応答パターンを分析する機械学習モデルによって常に精製されます。

これらの機能は、包括的に、心理的および実用的な障壁を下げて遵守します。 [[]の系統的レビュー]糖尿病科学と技術のジャーナルは、IoT対応管理が、さまざまな患者集団にわたって20%から40%の遵守率を改善したことを発見しました。そして、最も大きな利益は、非遵守のためのリスクで伝統的に最も多く見られます。重要で、レビューは、初期の行動が改善されたという指摘は、むしろ、持続的な効果が向上するという理由ではありませんでした。

臨床および経済上の利点

改善された順守からの臨床結果は測定可能で有意義です。患者が処方されるようにインシュリンを服用すると、グリセムコントロールは、糖尿病性ケトアシドーシス(DKA)や重度の低血糖などの急性合併症の発生率を低下させ、その結果を減少させました。この疾患は、この疾患の疾患に対する大きなレトロスペクティブ分析が、この疾患は、各10%のインシュリンスの増加がHBC1%に及ぼすと、神経疾患の低下を引き起こし、このような神経疾患の減少を引き起こしました。

経済的に、IoT 主導のコンプライアンスは、投資に対する強いリターンを提供します。 DKA の非高度関連の入院の費用は、エピソード 1 万ドルを超えることができます。スマートインシュリンペンと CGM は、前向きなコストを持っていますが、保険会社や健康システムは、はるかに高価な合併症を防ぐため、これらのデバイスをますますますカバーしています。医療費研究所による研究では、包括的な IoT 対応糖尿病管理は、米国の医療システムを節約できると推定しました。 1 年間 $ 12 億ドルの費用は、従業員の摂取量を削減し、患者や病気の軽減、患者の費用も軽減します。

直接コスト節約を超えて、IoT 対応の遵守は、臨床的意思決定の精度を向上させます。プロバイダーが客観的な遵守データにアクセスする際、彼らは、不利な制御が薬物非依存性のためである患者と、インシュリンレジメンの変化を必要とする人々と区別することができます。この区別は重要です。それらは突然すべての欠落した線量を取る開始する場合、高用量を非高度患者に処方することは危険である可能性があります。 IoT データは、安全対策に必要な視認性を提供し、適切な調整を行います。

採用への障壁を克服

約束にもかかわらず、インシュリン付着力に対するIoTの普及は、実際の障害に直面しています。これらに対処することは、公平なアクセスのために不可欠であり、既存の健康の分散を広くすることを防ぐことです。

データのプライバシーとセキュリティ

患者の健康データは、非常に敏感です。 IoTデバイスは、クラウドに保存されているデータを継続的に生成し、多くの場合、複数の関係者と共有されます。データ侵害の危険性は重要です。 FDAは、接続されたインシュリン配送システムのためのサイバーセキュリティガイドラインを発行しており、製造業者は、米国および欧州のGDPRのHIPAA規則を遵守しなければなりません。患者は、権限について教育され、データを見た人に対して顆粒制御しなければなりません。透明なプライバシーポリシーとエンドツーエンドの暗号化は、非必須の暗号化メーカーであり、セキュリティ対策も実施する必要があります。そのようなセキュリティ対策は、そのようなセキュリティ対策を防止する必要があります。

デバイスコストと保険の補償

価格は低下している間、CGMは多くの未保険または未使用の患者のための範囲の外に残っています。スマートインシュリンペンは一般的により手頃な価格ですが、必要なスマートフォンアプリとデータプランは再発コストを追加します。擁護団体や政策立案者は、メディケアとCGMカバレッジのメディエード拡大のためにプッシュされています。 2021年に、メディケアは、CGMタイプに関係なく、集中インシュリン療法のすべての人々へのカバレッジを拡大しました。プライベートインシュラーは、DKAのサブスクリプションは、単一のモデルを、DKAの費用に加えて、DKAは、単一のモデルを削減します。

ユーザーインターフェイスと健康のレテラシー

IoTデバイスは直感的でなければなりません。糖尿病患者の多くは、スマートフォンアプリと快適でないかもしれない高齢者です。より大きなテキスト、音声コマンド、または簡単な要約カードによるインターフェイスの簡素化は重要です。Abbottのようなメーカーは、患者から最小限の相互作用を必要とする介護者のための単純化されたアプリであるLibreLinkUpに投資しました。理想的なデザインパラダイムは「周囲のデータ収集」です。デバイスは、必要に応じて自動的にバックグラウンドで機能し、患者は必要に応じてそれと対話します。Alex-enableインターフェイスや、Amazonのヘルプなどのインターフェイスは、そのようなテキストを小さくしたり、Googleのインテグレーションをしたりすることができます。

健康リテラシーは、デバイス操作を超えて拡張します。患者は、データが何を意味するのか、そしてどのようにそれを操作するかを理解しなければなりません。コンテキストなしで生のグルコース番号または複雑なトレンドグラフを提示するIoTシステムは、圧倒的なユーザーになります。効果的なプラットフォームは、カラーコードされたインジケータ、プレーン言語アラート、および明確な行動の推奨事項を使用します。例えば、55mg / dLおよび下方矢印のグルコース値を表示する代わりに、よく設計されたシステムが「あなたのグルコースは低速で、そして15分間の正確な指示に変化します。

相互運用性およびデータサイロ

ヘルスケアプロバイダーは、デバイスから異なる電子健康記録(EHR)システムとIoTデータをシームレスに統合できないことが多いです。 Dexcom CGMとNovoPenを使用している患者は、通信しない2つの別々のアプリにデータを持つかもしれません。 HL7 FHIRフレームワークのようなオープン規格は、より良いデータ交換を可能にしており、Glookoのような企業は30以上の異なるデバイスからデータを集約します。それでも、完全な相互運用性は進行中の作業を維持します。ミドルウェアソリューションに投資する健康システムは、EHRiansと同等の結果をもたらすだけでなく、複数の臨床検査結果が、より詳細な結果が確認できるだけでなく、複数のデータを閲覧することができます。

臨床医ワークフローの統合

臨床医がそれを見直しる時間がないならば、最高のIoTデータでさえ役に立たない。多くのプロバイダは、接続されたデバイスからデータ積み過ぎを報告し、あまりにも多くのアラートと患者のニーズを優先する十分なコンテキストを報告します。効果的なIoTプラットフォームは、最も重要な情報を強調する臨床決定支援ツールを組み込む必要があります。例えば、グルコースデータの100ページでレポートを生成する代わりに、システムはトップ3の遵守の問題にフラグを立て、特定の介入を示唆する必要があります。このフィルタリングは、より重要な慣行または20日ごとに大規模な診療所をもっと見る場合に不可欠です。

道路の頭脳:閉鎖ループシステムとAIに向けて

IoTインスリン管理の未来は、完全に自動化されたクローズドループシステムに向けて動きます。多くの場合、「人工膵臓」と呼ばれます。これらのシステムは、CGM、インスリンポンプ、および制御アルゴリズムを組み合わせ、リアルタイムのグルコース読み取りに基づいてインスリンの配信を自動的に調整します。 Medtronic MiniMed 670GやTanedem t:slim X2などの最初のハイブリッドクローズドループシステムは、Control-IQを使用して、すでにFDA承認を受け、さらには、次世代の音声センサーを監視し、さらには、よりスマートに制御する効果を発揮します。

人工知能は成長する役割を担います。大規模なIoTデータセットで訓練された機械学習モデルは、インシュリンに対する個々の患者の反応を予測し、抵抗の早期徴候を特定し、最適な投薬戦略を提案することができます。例えば、Jaeb Health Researchの研究者は、CGMおよびインシュリンの歴史を使用して4時間前方性低血糖を予測するアルゴリズムを開発しています。これらの予測モデルは、より患者固有のデータを蓄積し、継続的な改善の激しいサイクルを作成するため、より正確になります。

追加の生体測定センサーの統合により、コンプライアンストラッキングが向上します。心拍数の変動、皮膚温度、および亜鉛皮膚応答を測定するウェアラブルは、インシュリン感度に影響を及ぼす可能性のある生理学的ストレスを検出することができます。 Smartwatchベースの落下検知は、視力低下症の損失を引き起こす場合、介護者に警告することができます。体重と体組成を測定するスマートスケールは、インシュリン線量調整のためのコンテキストを提供します。各新しいデータストリームは、患者の画像と介入をより正確に有効化し、より正確な健康状態を有効にします。

しかし、これらの進歩は、規制のハードル、バッテリーの寿命の制約、およびフェイルセーフなメカニズムの必要性など、新しい課題をもたらします。 FDAは、技術革新を試みることなく、ソフトウェア・アス・メディカル・デバイス(SaMD)のための専用のフレームワークを確立しています。並行して、Diabetes Wireless Connectivity Initiative(DWCI)のような取り組みは、メーカー間で通信プロトコルを標準化し、プラグイン・プレイ・デバイスを現実にしています。

患者にとって、究極の目標は、インシュリン療法が自動で、接続された体のバックグラウンド機能になるような、最小限の意識的な努力を必要とするシステムです。 IoTは、その変化に力を与えるエンジンです。コンプライアンスを楽にしませ、データ主導することで、これらの技術は、より良いグルコース制御だけでなく、病気によって中断される寿命も削減するという約束を約束します。表薬からの旅行は、手動でインシュリン療法を追跡し、自動化された管理は既に進行中です。各技術進歩は、糖尿病コミュニティが日々の苦難を抱えているときに、もはや人生を守ることはもはや、もはや、もはや、もはや困難に陥らないと確信しています。

出典: ] CDC国立糖尿病統計レポート[], [ FDA糖尿病医療機器, [[]]]]American Diabetes Association[.[]]]]