Iot 및 인구의 당뇨병 예방 전략을위한 빅 데이터 분석

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글로벌 당뇨병 Burden : 확장 가능한 예방을위한 전화

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당뇨병 예방의 IoT: 지속적인 데이터 수집

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Wearable Fitness Tracker 및 활동 모니터

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조기 Dysglycemia 검출을 위한 지속적인 포도당 감시자 (CGMs)

CGM은 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당, 혈당,

스마트 인슐린 펌프 및 연결 펜

Big Data Analytics: 데이터가 Actionable 인구 통찰력으로 전달

빅데이터 분석은 대규모, 고차원 데이터셋에서 공정, 분석, 파생적인 의미에 사용되는 컴퓨팅 기술 및 통계 모델을 나타냅니다. 당뇨병 예방에서는 전자 보건 기록(EHR), 보험 청구, 착용 가능한 센서, 환경 데이터, 게놈 프로파일 및 건강의 사회적 결정자에 이르기까지 다양한 데이터 소스를 통해 비 명백한 위험 요소와 상호 변환 기회를 식별할 수 있습니다. 기계 학습, 자연 언어 처리, 지질 분석 및 지오스페이드 분석은 배포 도구 중 배포되는 도구입니다.

위험 Stratification에 대한 예측 모델링

Big Data의 가장 강력한 응용 프로그램은 개인화 된 당뇨병 위험 점수를 할당하는 예측 모델입니다. 전통적인 위험 계산기 (예 : 핀란드 당뇨병 위험 점수)는 연령, BMI 및 가족 역사와 같은 다양한 변수에 의존합니다. 대조적으로 기계 학습 모델은 수십 가지 변수를 통합 할 수 있습니다. 일상 단계 변동에서 이웃 워크 스코프에 이르기까지 - 새로운 데이터 스트림으로 역동적으로 위험 점수를 업데이트하십시오. [[FLT : 0] [[FLT : 0] [[[[[]]]]]] : 디아비젼 ([]]]] : 디아비젼 ([]]]]]) : 디아비젼 (]) :: 디아비젼 (] :: 디아비젼 :: .g. ([[[[]]]]]] :: 디아비젼 :: 디아비젼 :: 디아비젼 :: 디아비젼 :: 디아비젼 :: .[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]

인구 수준의 추세 및 핫스팟을 발견

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개인화폐

IoT 및 Big Data 통합: 신화 예방 생태계

IoT 데이터 스트림이 Big Data 분석 플랫폼으로 직접 끊어질 때 이러한 기술의 진정한 힘은 지속적으로 예방 전략을 개선하는 폐쇄형 시스템을 만드는 데 실패했습니다. 이 통합은 견고한 클라우드 인프라, 표준화 된 데이터 형식 및 장치 및 건강 정보 시스템 간의 상호 운용성을 요구합니다. 여러 개척 이니셔티브는 잠재적 인 영향을 미칩니다.

실시간 인구 건강 대시보드

공공 보건 기관은 ZIP 코드로 평균 물리적 활동 수준과 같은 라이브 메트릭을 표시하는 대시보드를 배포 할 수 있습니다, CGM 데이터의 사전 배율, 또는 디지털 예방 앱과의 참여율. 대시보드가 특정 지역에서 활동의 감소를 플래그 때, 공식은 모바일 건강 밴을 파견하거나 시간 내에 소셜 미디어 캠페인을 시작할 수 있습니다, 주. 예를 들어, New Ministry Zealand of Health]는 EHR과의 빠른 지역 식별을 가능하게하는 데 필요한 데이터를 빌릴 수 있는 데이터베이스를 가지고 있습니다.

지속적인 개선을위한 피드백 루프

통합에 도전

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Widespread Adoption에 장벽 극복

IoT 및 Big Data는 인구의 당뇨병 예방에 대한 잠재력을 달성하기 위해 여러 가지 도전 과제를 해결해야 합니다. 정책, 기술, 지역 사회 참여.

데이터 프라이버시 및 보안

과학 기술 및 디지털 Inequity

상호 운용성 및 표준화

오늘날, 한 회사가 만든 피트니스 트래커는 다른 브랜드 분석 플랫폼과 데이터를 쉽게 공유 할 수 없습니다, 인구 전체 집계를 방해. 건강 당국은 HL7 FHIR과 같은 개방 표준을 홍보하고 장치 제조업체에 대한 옹호는 일반적인 데이터 교환 프로토콜을 채택한다. 글로벌 당뇨병 디지털 건강 연합과 같은 국제 협력은 상호 운용성 지침을 통해 작동된다.

Evidence Generation 및 임상 검증

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미래 지향: AI, Genomics, 그리고 커뮤니티 공동창립

인구의 전경 당뇨병 예방에 대한 다음 국경은 인공 지능, 게놈 위험 점수 및 지역 사회 중심의 디자인으로 IoT 및 Big Data를 통합하는 것입니다.

AI-Driven 개인화 코칭 및 예측

AI 시스템은 수많은 연구와 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 연구 및 개발, 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 연구 및 개발 및 개발, 개발 및 개발 및 개발, 개발 및 개발 및 개발 및 개발, 생산 및 개발 및 개발 및 개발 및 개발.

Genomics, Metabolomics, IoT 통합

커뮤니티 - 디자인 된 Interventions

기술은 혼자 행동을 변경할 수 없습니다. 사회 지원 및 문화적 탄력은 중요합니다. 미래 프로그램은 지역 규범, 언어 및 가치를 맞추기 위해 IoT 기반 예방 도구의 설계에 커뮤니티 구성원을 참여해야 합니다. 예를 들어, Hispanic 커뮤니티를 대상으로하는 프로그램은 이중 언어 착용 경보 및 동료 그룹 문제를 통합할 수 있습니다. Co-creation은 디지털 문학과 신뢰를 증가시키고, 높은 지속적 참여를 이끌어 냅니다.

결론: 당뇨병 예방을위한 데이터 구동 미래