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Prediabetes 이해 : 기회의 창

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전통적 검열과 탐지의 한계

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] CDC의 National Diabetes 통계 보고서] (]CDC, 2022])의 데이터는 거의 96 백만 미국 성인이 임신 한 것으로 밝혀졌지만, 약 20 %만이 진단되었습니다. 많은 개인이 심각한 대사 손상이 발생하기 전까지는 이 진단 간격이 지속됩니다. 표준 검사 프로토콜은 종종 이러한 위험 요인을 준수하지 않고, 이러한 위험 요인을 준수하는 데는 미국 정부의 위험에 따라 결정됩니다.

IoT가 Diabetes Onset 모니터링을 혁명화하는 방법

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Prediabetes 감시를 위한 중요한 IoT 장치

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  • ]Continuous Glucose Monitors (CGMs): 혈소판의 고해상도 사진을 제공 한 각 5 분마다 간질 포도당을 측정하는 작은 잠수함 센서. 초기적으로 당뇨병 관리에 개발 된 동안 CGMs는 조기 hyperglycemia 및 variability 패턴을 감지하기 위해 전형 인구에서 점점 사용됩니다. Dexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiexiex
  • Wearable Fitness Trackers and Smartwatches: Apple Watch, Fitbit, 또는 Garmin 트랙 단계, 운동 기간, 심박수 및 수면 단계와 같은 장치. 연구는 물리적 활동과 수면 장애가 위험 증대에 대한 이러한 미터의 가치를 만드는 포도당 공차와 관련되어 있음을 보여주었습니다. 몇몇 새로운 모델에는 광학 센서를 통해 혈액 포도당 자극이 포함되어 있지만 정확성은 조사에서 남아 있습니다.
  • 스마트 스케일 및 바디 구성 모니터: 체중 초과, 이 장치는 체지방 비율, visceral 지방, 근육 질량을 측정합니다. 아디포티, 특히 visceral 지방은 인슐린 저항의 주요 드라이버이며 신체 조성의 추세는 대사 건강을 악화시킬 수 있습니다. Withings Body+ 및 Fitbit Aria Air와 같은 제품은 건강 플랫폼과 통합됩니다.
  • 연결된 혈압 모니터: 고혈압은 인슐린 저항의 위험 요인과 결과 모두 이다. 일반 가정 BP 판독은 prediabetes 진행을 동반할 수 있는 고도를 계시할 수 있다. Omron과 Withings의 IoT 가능하게 한 팔목은 구름 대쉬보드에 측정을 자동으로 동기화한다.
  • Smart Kitchen and Dietary Sensors: 스마트 포크, 적외선 식품 스캐너, 또는 연결된 냉장고 같은 장치는 낙엽 소집, 조미료 구성 및 식사 타이밍을 추정할 수 있으며 포도당 소집에 대한 상황에 맞는 것을 제공합니다. BioSense의 무통 혈액 포도당 모니터는 interstitial 유체를 분석하는 패치를 사용합니다.
  • ] 땀이나 살바에 대한 패치 기반 센서]: 비 침습 센서를 사용하여 땀, 눈물, 또는 살바에 포도당 및 기타 대사 산물을 측정할 수 있으며, 일상적인 모니터링에 바늘없는 대안을 제공합니다. MIT의 연구 팀은 캘리포니아 대학에서 유연한 표피 패치를 개발하여 무선으로 글루코 읽을 수 있습니다.

Predictive Analytics의 기계 학습 역할

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임상적 증거 및 파일럿 연구

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Real-World Pilot: Kaiser Permanente’s Connected Care Program]는 CGM, smart Scale, Activity Tracker를 포함하는 IoT-enabled Remote Monitoring Program에 10,000명 이상의 사전 등록을 하였습니다. Preliminary data(ADA 2023)는 6개월 동안 시스템을 사용한 참가자들이 일반적 치료에 비해 과도한 장애를 45% 이상 갖게 되었지만, 이 프로그램은 31%의 임상시험 결과를 떨어뜨릴 수 없는 것으로 예상됩니다.

조기 탐지를 넘어

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Behavioral Economics은 또한 역할을 합니다. 일상적인 목표를 달성하거나 glycemic Target 내에서 숙박하는 배지를 벌기와 같은 증세 요소는 전 당뇨병 인구의 준수와 자기 관리 개선을 위해 보였습니다. IoT 플랫폼은 소셜 지원 네트워크와 통합할 수 있으며, 사용자가 가족이나 동료 그룹으로 진행할 수 있습니다. 이러한 기능은 진단에서 장기적인 예방을 위한 필수 예방에 중점을 둡니다.

도전과 미래 방향

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Health equity은 중요한 관심사입니다. 이 노력 없이, IoT 기반 초기 검출은 폭 넓은 불평을 가질 수 있습니다. Affluent 인구는 장치와 연결에 큰 액세스가 있으며, 시골과 저소득 지역 사회는 뒤에 남아 있을 수 있습니다. 국 당뇨병 예방 프로그램 (NDPP)은 건강 센터의 IoT 통합을 탐구하고 있습니다. 그러나, 세계 은행의 디지털 자산을 갖는 것은 아니지만, 디지털 자산의 비용과 같은 비용의 비용의 비용의 비용의 비용의 비용과 비용의 차이를 고려해야 합니다.

Regulatory and reimbursement pathways 는 진화. 2023년 FDA는 사전 당뇨병에 있는 CGM 데이터를 사용하여 당뇨병 위험 평가 소프트웨어 알고리즘을 확보하여 IoT 기반 진단에 대한 이정표를 표시했습니다. Medicare 및 개인 보험과 같은 Payers는 당뇨병을 위한 원격 환자 모니터링을 다시 시작하며, 전 당뇨병에 대한 적용은 입증 accrues로 확장될 것으로 예상됩니다. 이 분석의 미래에 대한 AI/DML 분석은 이행성 검사를 위한 AI/DML 분석의 미래에 대한 미래 예측 가능한 것입니다.

의약

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