Chronic 질병은 전 세계적으로 의료 시스템에 특별한 부담을 내리고, 당뇨병은 가장 임상적 침습과 비용으로 조건을 갖게 되었습니다. 당뇨병의 글로벌 임신은 2045년까지 783만 달러로 상승할 것으로 예상됩니다. 가장 물리적으로 정교하게 세팅 된 중 하나는 1 당뇨병으로 생활하는 것은 537 만 명의 성인이 2021 년에 질병으로 생활하고, 2045 년까지 783 만 달러로 성장할 수 있는 수 있는 수의 연구가 되기 때문입니다. 이 연구는 인공적으로 헌혈구를 모니터링하고, 이 연구가 헌혈구를 통해 헌혈구를 막는 데 필요한 것입니다.

인공 Pancreas 시스템 이해

인공적인 pancreas, 또한 닫히는 반복 인슐린 납품 체계로 알려져, 3개의 핵심 성분을 통합합니다: 지속적인 포도당 감시자 (CGM), 인슐린 펌프 및 통제 산. CGM는 각 분마다 상호적인 포도당 수준을 측정하고 무선으로 그것의 최선 인슐린 복용량을 산출하고 펌프를 전달하기 위하여 자료를 전달합니다. 목표는 표적 범위 내의 포도당 수준을 유지하기 위한 것입니다 - 일반적으로 70-180 mg/혈당 (혈당)와 혈당 (혈당) 둘 다 (혈당성).

Medtronic MiniMed 780G, Tandem Control-IQ, Insulet Omnipod 5와 같은 현재 상용 시스템은 이미 HbA1c의 시간 범위 및 감소에 대한 의미있는 개선을 보였습니다. 그러나이 시스템은 완벽하지 않습니다. 그들은 운동, 질병, 또는 높은 지방 또는 단백질 함량으로 식사 중에 투쟁합니다. 그들은 인간 생리학의 단순화 된 모델에 의존하고 종종 수동 식사 발표 또는 교정이 필요합니다. 앞서 알고리즘은 일상적인 치료법, 일상적인 치료법, 일상적인 치료법, 일상적인 치료법, 일상적인 치료법 및 일상적인 치료법에 적응할 수 있습니다.

알고리즘과 Diverse Data의 필요성

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연구의 가속화에 대한 데이터 공유의 역할

콜라보레이션 연구는 호화하지 않습니다; 인공적인 췌장 기술에 대 한 필요성입니다. 다른 센터에서 연구원이 de-identified datasets를 공유할 때, 그들은 특정 환자 그룹에 있는 인구, uncover suboptimal 성과의 사이에서 발견을 검증할 수 있고, 드물게 그러나 긴 실패 형태를 식별합니다. 데이터 공유는 또한 개인적인 학문 보다는 통계적인 힘을 나르는 메타 분석 및 체계적인 검토를 가능하게 합니다.

이 명확한 혜택에도 불구하고 전통적인 데이터 공유는 장벽의 삼각형에 의해 스티 미드되었습니다. 호환 전자 보건 기록 (EHR) 시스템, 일관성있는 데이터 형식, 유럽의 HIPAA와 같은 엄격한 개인 정보 보호 규정, 연구자가 데이터를 방출하는 인센티브 부족. USB 드라이브 또는 이메일을 통해 수동 데이터 전송은 수유뿐만 아니라 과도한 및 확장 할 수 없습니다. 이 장애물은 다음 세대에 대한 상당한 양의 데이터를 보관했습니다. 이 시스템은 다음 세대에 걸쳐 시스템의 데이터 전송을 중단하는 데 도움이되는 시스템의 큰 양을 유지했습니다.

Silos에서 Synergy로: Cloud를 Enabler로

클라우드 기반 플랫폼은 이러한 장애물을 극복 할 수있는 기술 아키텍처를 제공합니다. 중앙 집중식, 보안 저장소를 제공함으로써 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스 (APIs)를 통해 액세스 할 수 있으며 클라우드 서비스는 공인 된 연구원을 쿼리, 분석 및 물리적으로 전송 파일없이 데이터를 기여할 수 있습니다. Amazon Web Services (AWS), Google Cloud 및 Microsoft Azure와 같은 현대 클라우드 플랫폼은 의료 데이터 (예 : HIPAA BAA, ISO 27001, SOC, CIT, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, , DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, , , DOC, DOC, DOC, DOC, , DOC, , DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, DOC, ,

인공 Pancreas 연구에 대한 Cloud 기반 데이터 공유의 장점

클라우드 기반 데이터 공유로 전환은 단지 편익이 아닙니다. 그것은 근본적으로 공동 당뇨병 연구에서 가능한 것의 규모와 범위를 변경합니다. 아래는 클라우드 아키텍처가 현장에 가져 오는 주요 장점입니다.

중앙화, 실시간 액세스

전 세계의 연구자들은 실시간 데이터셋에 접근할 수 있으며, 버전 제어 악몽을 제거할 수 있습니다. Stanford의 팀은 브라질 병원에 의해 기여한 데이터에 대한 새로운 알고리즘을 실행할 수 있으며, 독일의 통계는 그 결과보다 훨씬 더 많은 결과를 입증합니다. 이 중급은 그 결과보다 훨씬 더 많은 반응이 나타날 것으로 예상되는 것으로 예상됩니다.

Multidisciplinary 협력 강화

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Robust Data 보안 및 개인 정보

클라우드 공급자는 보안 인프라에 크게 투자합니다. 종종 개별 학술 IT 부서가 감당할 수 있습니다. 특징에는 다중 요인 인증, 네트워크 세그먼트, 침입 탐지 및 자동화 백업이 포함됩니다. 인공 파노라마 데이터에는 지속적인 포도당 판독 및 인슐린 배달 로그가 포함되며, 이러한 보호는 중요합니다. 또한 현대 클라우드 아키텍처는 차별적 개인 정보 보호와 같은 데 ID 기술을 지원하며 개별 환자 정보를 공개하지 않고 데이터를 공유 할 수 있습니다.

대용량의 Datasets를 처리할 수 있는 확장성

CGM 기기는 환자 당 일 당 288개의 독서를 생성합니다; 수백명의 참가자를 포함하는 다년 시험에, 자료의 양은 거대하게 됩니다. 고무로 저장 가늠자는 탄력적으로, 그래서 연구원은 수용량 한계를 타격하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 구름은 또한 가정에서 착용한 장치에서 가까운 시간에서 자료를 모으는 학문을 위한 생명을 지원합니다.

Algorithms의 더 빠른 검증 및 벤치마킹

이 연구 그룹은 연구 그룹을 벤치 마크로 벤치 마크로 계산하는 데 도움이되는 표준을 준수하는 데 도움이되는 데이터 세트를 제공합니다. 예를 들어, Diabetes Technology Society와 같은 조직은 이미 알고리즘 테스트를 위해 개방 된 데이터 세트를 curating 것으로 시작했으며, 클라우드 인프라는 이러한 이니셔티브를 훨씬 더 지속할 수 있습니다.

Cloud-Based Data 공유의 도전과 고려

약속은 훌륭하지만, 광범위한 채택 경로는 심리적 인 해결을 받아야하는 문제로 인해 발생됩니다. 주의적 계획없이 클라우드 기반 데이터 공유 노력은 신뢰, 상호 운용성 및 지배적 문제의 문제를 창시 할 수 있습니다.

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Data Standardization 및 상호 운용성

인공적인 pancreas 자료는 다양한 장치에서 옵니다: 다른 CGM 모형 (Dexcom, Abbott, Medtronic), 다른 인슐린 펌프 및 다른 산법 산출. 표준 자료 체재 없이, datasets는 메시, 과실 직업적인 과정입니다. 의학 장치 커뮤니케이션을 위한 Tidepool 플랫폼 그리고 IEEE 11073 기준과 같은 이니셔티브는 적당한 방향에 있는 단계이고, 더 넓은 채택은 필요합니다. 구름 근거한 공유 플랫폼은 일반적인 schema가 변환하는 자료에 있는 자료를 강제해야 합니다.

데이터 소유권 및 지적 재산권

이 연구는 연구에 참여하는 데 필요한 모든 것이 있습니다. 연구는 연구에 참여하는 데 필요한 모든 것이 중요합니다. 연구는 연구에 참여하는 데 필요한 모든 것이 중요합니다. 연구는 연구에 참여하는 데 필요한 모든 것이 아니라, 연구에 참여하는 데 필요한 모든 것을 고려해야 할 것입니다. 연구는 연구에 참여하는 데 필요한 모든 것을 고려해야합니다. 연구는 연구에 참여하는 데 필요한 모든 것을 포함한다.

규제 Hurdles

미국 식품의약품안전처(FDA)는 규제 결정에 대한 실제 데이터(RWD) 및 실제 증거(RWE)의 잠재력을 인정하고 있지만, 데이터 품질, 입증 및 무결성 표준은 여전히 진화하고 있습니다. 규제 제출에 사용되는 모든 클라우드 플랫폼은 검증 및 감사 트레일에 대한 엄격한 요구 사항을 충족해야 합니다. 연구자들은 FDA와 유럽 의학 기관(EMA)과 같은 기관의 지침을 준수해야 합니다.

현재 이니셔티브 및 사례 연구

세계 여러 노력은 이미 인공적인 pancreas 연구에 대한 클라우드 기반 데이터 공유의 힘을 민주화하고 있습니다. 이러한 예로는 협업을 위한 귀중한 교훈을 제공합니다.

OpenAPS 및 Tidepool 운동

오픈 인조 Pancreas 시스템 (#OpenAPS) 커뮤니티는 전통 기관 경계 밖에 데이터 공유의 개념을 개척했습니다. 환자와 취미는 crowdsourced 데이터와 알고리즘 개선을 통해 온라인 경험을 공유합니다. Tidepool, 비영리 단체는 다양한 장치에서 데이터를 업로드하고 연구원과 익명화 할 수있는 클라우드 기반 플랫폼을 구축했습니다. Tidepool의 데이터 세트는 여러 피어 검토 출판물에서 사용되었으며 개발 된 정보를 알려줍니다.

JDRF의 임상 시험 네트워크

JDRF는 세계 최고의 조직 펀딩 타입 1 당뇨병 연구에 기반한 데이터 관리 시스템을 사용하는 임상 시험 네트워크를 수립했습니다. 보안 포털을 통해 사이트 업로드 데이터를 참여하고 연구자들은 이차 분석을위한 집계 된 데이터 세트에 액세스 할 수 있습니다. 이 네트워크는 여러 인공 판자 평가판의 등록 및 분석 단계를 가속화했습니다.

NIH의 NIDDK 데이터 저장소

이 연구자들은 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지, 인지 인지 인지 , 인지 인지 인지 인지 인지 , 인지 인지 , , 인지 인지 , 인지 인지 인지 인지 인지 인지 , 인지 인지 , , 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지 인지

미래 전망: 클라우드, AI, 그리고 인공 Pancreas의 차세대

인공지능의 진보를 통해 클라우드 기반 데이터 공유의 융합은 인공적인 췌장 연구와 개발의 전환을 약속합니다. 클라우드에서 축적된 데이터로서, 기계 학습 모델은 환자의 경험의 끊임없이 다양한 훈련될 수 있습니다. 페더레이션 학습 - 모델이 원시 데이터를 이동하지 않고 분산 된 데이터를 통해 훈련되는 기술 - 더 많은 개인 정보를 보호하고 협업 개선을 가능하게 할 수 있습니다.

클라우드는 또한 추가 데이터 스트림의 통합을 촉진합니다. 착용 가능한 활동 추적기, 연속 케톤 모니터, 식사 로깅 앱 및 심지어 스트레스 바이오 매스. CGM과 펌프 데이터와 결합은 진정한 전체 물리학 및 행동 상태에뿐만 아니라 포도당 수준에 적응하는 컨텍스트 인식 시스템에 이어질 수 있습니다.

레귤레이터 Decisions에 대한 실제 세계 증거

클라우드 플랫폼 성숙으로, 그들은 FDA 승인 및 라벨 확장을위한 실제 증거의 1 차 소스가 될 수 있습니다. 이미, FDA는 Tidepool에서 사용 된 데이터를 사용하여 자동화 된 인슐린 투싱 시스템의 정리를 알 수 있습니다. 앞으로 제조업체는 대규모의 클라우드 기반 데이터 세트를 잠재적으로 제출할 수 있으며, 실제 시험은 수십 개의 클리닉을 통해 수행되었으며 시장의 시간을 극적으로 단축 할 수 있습니다.

의약

클라우드 기반 데이터 공유는 단순한 기술 업그레이드가 아닙니다. 인공적인 판자 연구에 대한 전략적 임의입니다. 데이터 사일로를 파괴함으로써 실시간 협업을 가능하게 하고 확장 가능한 보안 인프라를 제공함으로써 클라우드는 일반적인 목표의 추적에 대한 글로벌 당뇨병 연구 커뮤니티를 통합할 수 있습니다. 완전히 자동화되어 매우 개인화 된 인조 판자로서 당뇨병을 가진 사람들의 삶을 더욱 개선합니다. 도전 - 개인 정보 보호, 표준화, 지배 - 실제이지만, 그들은 우리가 지속 가능한 지속 가능한 임상 연구자들을 위해 노력하는 것을 계속하고 있습니다. 우리는 이러한 노력과 함께 지속 가능한 혁신을 위해 수십 년 동안 지속 가능한 혁신을 지속할 수 있는 노력으로, 우리는 지속 가능한 혁신을 지속할 것입니다.