Table of Contents

การ ที่ โรค เบา หวาน มี ผล ต่อ ผู้ ใหญ่ ทั่ว โลก มาก กว่า 5 ล้าน คน ตัว เลข ที่ คิด ขึ้น จะ เพิ่ม ขึ้น อย่าง รวด เร็ว ใน ช่วง หลาย ทศวรรษ ที่ ผ่าน มา การ ตรวจ สอบ อาการ เรื้อรัง นี้ เรียก ร้อง การ เฝ้า ระวัง อยู่ เสมอ: การ ติด ตาม การ ตรวจ หา กลูโคส, การ ปรับ การ รับ ประทาน อาหาร, และ การ สังเกต อาการ ของ การ ใช้ ยา ดม อินซูลิน ใน ระยะ แรก ๆ ของ การ ใช้ ยา ต้อ กระจก แผ่น กระดาษ และ การ ไป เยี่ยม ใน ระยะ แรก ๆ จะ ทํา ให้ มี เพียง การ ถ่าย ภาพ โรค ที่ ทํา ให้ เกิด อาการ แปรปรวน ทาง อินเทอร์เน็ต (ML) และ การ เรียน รู้ ที่ จะ ทํา ให้ มี การ ปรับ ปรุง ตัว ได้ อย่าง ต่อ เนื่อง ทํา ให้ มี การ ควบคุม ตัว เอง ได้ บทความ นี้ จะ ช่วย เรา ให้ รู้ ว่า การ ทํา งาน ของ ร่าง กาย และ กลไก การ เรียน รู้ ของ ร่าง กาย จะ ช่วย ให้ รู้ วิธี ที่ จะ ทํา ให้ เกิด ผล ดี ขึ้น

การ เรียน รู้ ของ เครื่อง ยนต์ ใน เรื่อง สุขภาพ คือ อะไร?

อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ อ้างถึงเครือข่ายของวัตถุทางกายภาพ เช่น เครื่องตรวจจับ หรือเครื่องตรวจจับ (incognations) หรืออุปกรณ์อิโอทีที่เกี่ยวข้องมากที่สุด คือ ปากกาอินซูลินแบบต่อเนื่อง อินซูลินแบบฉลาด ปั๊ม และใส่อุปกรณ์ติดตาม (CGM)

การเรียนรู้ของเครื่อง สาขาของปัญญาประดิษฐ์ ใช้เทคนิคทางสถิติในการทําให้ระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ โดยไม่ต้องถูกโปรแกรมให้เข้าใจในทุกกฏที่เป็นไปได้

Syneryy เป็นที่ชัดเจน: ไอโอทีให้ข้อมูลที่ต่อเนื่องและเปลี่ยนแปลงได้สูง ที่อัลกอริทึม ML ต้องการฝึกแบบจําลองที่แข็งแรง และ ML จะส่งข้อมูลออกมา

อุปกรณ์ ไอโอต เปลี่ยน ข้อมูล เกี่ยว กับ โรค เบา หวาน อย่าง ไร

ก่อน จะ มี การ รับ เอา CGMs อย่าง แพร่ หลาย การ จัด การ โรค เบา หวาน อาศัย การ วัด ด้วย นิ้ว เป็น อย่าง มาก โดย ปกติ แล้ว ทํา 41-210 ครั้ง ต่อ วัน.

จอภาพ Gluzzzs ต่อเนื่อง

CGMS เช่น Dexcom G6, About Freestyle Libre, และ Medtic Guard Service วัดระดับกลูโคสในภาคย่อยของสารสนเทศ (ML) พวกเขาส่งผ่านการอ่านแบบไร้สายไปยังโปรแกรมสมาร์ทโฟน หรือตัวรับที่อุทิศทุก 5-115 นาที คนไข้สร้างข้อมูลประมาณ 288 จุดต่อวัน -- ปริมาตรที่ไม่สามารถทํางานได้เอง ความถี่สูงนี้จะช่วยให้ตรวจสอบอัตราการลดความไวของกลูโคสโคปได้ (GL) รวดเร็วก่อนที่จะพลาดค่าความจุลภาค (GL) แจ้งเตือนการปล่อยข้อมูลแบบง่าย ๆ

ปากกาและป็อปส์แบบฉลาดอินซูลิน

ปากกาอินซูลินแบบฉลาด (เช่น โนโว นอร์ดิสค์) ของโนโวดิส 6 ของบริษัทโนโวเพนส์ (invoisk) เป็นระบบฉีดอินซูลินแบบอัตโนมัติ ที่ใช้ในการปรับอัตราการฉีดอินซูลินให้เข้ากับโปรแกรมพกพาอัตโนมัติ อินซุลินปั๊มร่วมกับข้อมูล CGM เช่น Tendim Tslim X- IQ, รูปแบบระบบการส่งอินซูลินแบบอัตโนมัติ (AID) ที่ใช้อัลกอริทึม (Mten- Looksal) เพื่อปรับอัตราการลดความเร็วในการใช้งานจริง การเพิ่มข้อมูล อินซูลินเหล่านี้สร้างข้อมูล mtampate-actives exacts access access access (M. accesselectives) ที่สามารถทําปฏิกิริยา access (M.

เครื่องติดตามความพอดีกับเครื่องตรวจจับตัวอื่น ๆ

การ ใช้ เครื่อง มือ เหล่า นี้ ช่วย ให้ ผู้ ป่วย มี อาการ ไว ต่อ อินซูลิน มาก ขึ้น และ ช่วย ให้ มี การ ปรับ ปรุง สัญญาณ เตือน ที่ จําเป็น เพื่อ จะ ทํา ให้ ตัว อย่าง การ ทํา งาน ของ เขา ดี ขึ้น

เทคโนโลยี การ เรียน รู้ ของ เครื่อง สําหรับ รุ่น ที่ มี ความ ชํานาญ ใน การ กําหนด ล่วง หน้า

ข้อมูลดิบจากอุปกรณ์ ไอโอที ต้องประมวลผล, ทําความสะอาด และแปลงก่อนจะสามารถใช้ฝึกให้โมเดลทํานายได้ ตัวเลือกของอัลกอริทึม ML ขึ้นกับคําถามทางการแพทย์: การพยากรณ์ค่ากลูโคส, การจําแนกเหตุการณ์ที่ใกล้จะมาถึง (Hogolycemaia/hypergycymaia) หรือการจัดกลุ่มผู้ป่วยในความเสี่ยง

แบบ จําลอง ความ ถดถอย สําหรับ การ แสดง ออก ของ กลัตซ์

งานทั่วไปที่สุดคือการคาดเดาระดับกลูโคสของเลือดในอนาคตที่กําหนดให้ -- เช่น 15, 30 หรือ 60 นาทีข้างหน้า แบบจําลองการเสื่อมสภาพของเวลานั้นเป็นธรรมชาติ แบบจําลองของผู้ป่วยที่มีลักษณะธรรมชาติ แบบจําลองการแบ่งกลุ่มอัตโนมัติแบบเคลื่อนไหวเฉลี่ย (ARMA) แบบจําลองการเคลื่อนที่ของเซลล์อื่น ๆ ได้ถูกใช้ในรูปแบบประวัติศาสตร์ แต่การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในปัจจุบันควบคุมเครือข่ายแบบย่อ (LSTM) เครือข่ายการปรับเปลี่ยนข้อมูล (RN) เป็นเครือข่ายแบบพัฒนาแบบต่อเนื่องแบบยาว- REN) เป็นระบบที่พัฒนาระบบกลูโคส (RED) เป็นพิเศษในสถาบันที่พัฒนาการเจริญพันธุ์ของมหาวิทยาลัยและเผยแพร่รุ่นของสแตนฟอร์ดได้แก่รุ่นที่ประสบความสําเร็จว่า ส่งผลผิดพลาดโดยสมบูรณ์ (MG/L) ใกล้เคียงกับการคาดการณ์ของอินซูลินและระบบประสาทแบบ ใกล้เคียงกับ ค.ศ.

โมเดลการจําแนกประเภทสําหรับการตรวจสอบเหตุการณ์

แทนที่เราจะคาดเดาระดับกลูโคสที่แน่นอน บางโมเดลถูกออกแบบมาเพื่อตรวจจับอาการของภาวะขาดเลือดต่ํา (เลือดกลูโคส < 70 mg/dL) หรือ Hyperglycemia (15dat; 180 mg/dL) ในหน้าต่างที่คาดการณ์ได้ ต่อไปนี้เป็นปัญหาแบบไบนารีหรือหลายชั้น algoriths expects (SVM) เป็นคุณสมบัติที่ได้มาจากการรับข้อมูล กลูโคส บอร์ด, และตัวอย่างการรับสารสนเทศ, สําหรับโครงการวิจัย DRAEE am (DABR) resentational-DL) ท้านของต้นไม้แบบ condictions (Datsignations) anical- excums) cancumentations excumentational excults) excates (inectormates).

การ สะกด เพื่อ การ ยืน ยัน ความ เป็น อยู่ ของ ผู้ ป่วย

โรคเบาหวานไม่ใช่โรคที่สม่ําเสมอ คนไข้จะแตกต่างกับภาวะภาวะภาวะภาวะภาวะภาวะขาดอินซูลิน, ระบบเซลเลือดเบต้า, วิถีชีวิต, และการตอบสนองต่อการรักษา การควบคุมการรวมกลุ่ม (เช่น การรวมกลุ่มของโรค k-sign, การแบ่งกลุ่มกลุ่มผู้ป่วยสามารถจัดกลุ่มผู้ป่วยได้โดยรวมเข้ากับรูปแบบข้อมูลภายในภายในกลุ่มย่อยของผู้ป่วย ไอโอท หน่วยงานย่อยเหล่านี้อาจมีโพรไฟล์ที่ต่างไปจากเดิม หรือตอบสนองต่อการรักษาที่มีประสิทธิภาพมากกว่า

การ สร้าง แบบ อย่าง ที่ น่า ทึ่ง:

การ สร้าง แบบ จําลอง การ ทํา งาน เกี่ยว ข้อง กับ หลาย ขั้น ตอน ที่ ไม่ ใช่ เพียง แต่ เลือก วิธี การ ใช้.

การประมวลผลข้อมูลและประมวลผลล่วงหน้า

ข้อมูลของ IOT มักจะยุ่งเหยิง: การอ่านสูญหาย (Soor dislodgement, ช่องว่างการส่งสัญญาณ), เสียงรบกวน (ค่าต่าง ๆ), และระยะเวลาที่ไม่ปกติ โพรเซสล่วงหน้ารวมถึงการ imtuation (e.g. continuation for shorts) การถอดข้อมูล (ค่าทางสถิติที่เป็นไปไม่ได้เช่น กลูโคส & gt; 600 mg/dL; 20 mg/dL) และการสร้างความถี่แบบยูนิฟอร์ม (เช่น 5 นาที) ข้อมูลของอุปกรณ์ต่าง ๆ ยังต้องเรียงรายตัวด้วย -- CMPPP, การค้นหาและการทํางานแบบนาฬิกาแบบอิสระและเวลา (เช่น การปั๊มข้อมูลต่าง ๆ)

วิศวกรรมแบบคุณภาพ

ค่าของเซ็นเซอร์แบบ Raw อย่างเดียวที่แทบจะไม่ให้ประสิทธิภาพสูง วิศวกรรมความหล่อสร้างตัวแปรที่คํานวณได้ที่ การเข้ารหัสข้อมูล period periods dictions: อัตราการเปลี่ยนแปลง (อนุพันธ์อันดับแรก), ความเร่ง (อนุพันธ์อันดับ 2), พื้นที่ใต้เส้นโค้งเหนือหน้าต่างล่าสุด, ระยะเวลาตั้งแต่อาหารล่าสุด, เส้นโค้งของอินซูลิน, และดัชนีกลูโคสเลือดต่ํา (LBGI). สัดส่วนของโดเมน เช่น "ดัชนีความเสี่ยงแบบ Gluxs" ที่ใช้โดยมูลนิธิวิจัยของ Juvenlifeal Research (JRF) สามารถถูกเรียบเรียงเป็นข้อมูลข้อมูลได้

การ ฝึก อบรม และ การ ทํา ให้ ความ เข้าใจ เป็น ไป ตาม แบบ อย่าง

ข้อมูลจากอุปกรณ์ ICOT นําเสนอความท้าทายที่พิเศษ: ตัวอย่างจากผู้ป่วยรายเดียวกันนี้ถูกจําแนก, ฝ่าฝืนข้อสันนิษฐานของวิธีการตรวจสอบมาตรฐานหลายอย่าง นักวิจัยต้องใช้วิธีประมวลผลแบบคนไข้ หรือระบบย่อยแบบ perition/Testeral expression เพื่อหลีกเลี่ยงการรั่วไหลข้อมูล โดยตัวอย่างแรกของผู้ป่วยอาจคาดเดาได้อย่างถูกต้องอย่างแม่นยํา (intransition-vice) แต่โดยทั่วไปแล้วการยอมรับผู้ป่วยที่มองไม่เห็นนั้นมักจะมีความผิดปกติของค่าเฉลี่ย metric value exis experiction for peritions (Report) สําหรับพื้นที่ปฏิบัติการปฏิบัติการ exacter (OUs, consiviewal ditionalational excation, contricational excations (C).

การไม่ต่อเนื่องและการสอดคล้องเวลาจริง

การถอดรุ่นในโปรแกรมที่บริการทางการแพทย์หรือผู้บริโภคนั้น ต้องการการอนุมานระดับความโปร่งแสงต่ํา การประมวลผลแบบขอบ -- การประมวลผล MLT บนเครื่องอุปกรณ์ IOT หรือในโทรศัพท์ใกล้เคียง -- access on การเชื่อมต่อเมฆ ซึ่งมีความสําคัญมาก ในกรณีของเครือข่ายที่เสียค่าไป แบบจําลองจะต้องถูกปรับหรือปรับให้พอดีภายในหน่วยความจําและข้อจํากัดในการสวมใส่ได้ การแสดงผลทั่วไปคือ แจ้งเตือนหรือแนะนํา: "กลูโคสของคุณจะลดลงต่ํากว่า 70 mg/d" ใน 20 นาที พิจารณาการบริโภคอย่างรวดเร็ว

ตัว อย่าง และ ความ ก้าว หน้า ของ โลก ที่ เป็น จริง

ระบบ การ ค้า และ การ ศึกษา หลาย ระบบ แสดง ให้ เห็น แล้ว ถึง ศักยภาพ ของ ไอโอที + เอ็ม แอล สําหรับ การ ทํานาย โรค เบา หวาน.

FDA-ADIF ระบบควบคุมการสอน MEDTICE 3 ใช้อัลกอริทึมของหน่วยควบคุมการกํากับ (SMT Carder) ที่ทํานายการใช้ภาวะภาวะขาดอากาศหายใจ 30 นาทีล่วงหน้า โดยอาศัยแนวโน้มของโรค CGM การหยุดการคลอดอินซูลินเมื่อมีอัตราการแพร่อินซูลินที่มีแนวโน้มจะละเมิด เช่นเดียวกัน อัลกอริทึม Tandem- IQ ใช้กระบวนการควบคุมแบบ Smodeive control (MC) ที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องอย่างใกล้ชิด เพื่อปรับอัตราการฉีดอินซูลินและแก้ไข Bolution Bols

2021 ศึกษาเกี่ยวกับโรคเบาหวานชนิด 1 ใน 8 สัปดาห์) (อังกฤษ) ตีพิมพ์โดย มิวสิกชัน ฟอร์มาชัน (อังกฤษ: ⁇ ) แสดงให้เห็นว่าการสอนด้านเทคโนโลยีชีวภาพของกลุ่มชาติพันธุ์ วัคซีน อินซูลิน อินซูลิน วิตามินอาหาร และกิจกรรมต่างๆ เพื่อฝึกระบบประสาทแบบสังเคราะห์ (CNN) และระบบสร้างหลอดเลือดเทียม (CNN) A 2021 โดย Mirckian Etia El (อังกฤษ) พุทธศักราช (อังกฤษ) แสดงให้เห็นว่าทีมวิศวะรกรรมได้ฝึกฝนระบบ LSTMMMM-TOPOIA สามารถคาดการณ์ข้อมูลหลายรูปแบบที่แม่นยําและมีการจดจําแบบง่าย ๆ ถึง 0.76 และมีการแจ้งเตือนแบบ CT-FFTealalse (PDFolumentalal Prographates).

ตัวอย่างลิงก์ภายนอก: [FLT: 0] เล่าเพิ่มเติมเกี่ยวกับข้อมูล โอไฮโอที 1DM และเครื่องเรียนรู้จุดบนกรอบสําหรับโรคเบาหวาน .

ปัญหา และ อุปสรรค ต่าง ๆ ที่ อาจ ทํา ให้ การ รับ ลูก มา เลี้ยง มี แพร่ หลาย

แม้จะมีความก้าวหน้าทางเทคนิคที่น่าประทับใจ การใช้แบบอิโอทีแบบคาดเดาได้เป็นประจํา ในการดูแลโรคเบาหวาน

ข้อมูลและความปลอดภัย

ข้อมูลสุขภาพผู้ป่วยนั้นเป็นหนึ่งในข้อมูลส่วนบุคคลที่อ่อนไหวที่สุด เมื่ออุปกรณ์ IOT ส่งสัญญาณการอ่านกลูโคสไปยังเมฆ มันจะสร้างประวัติที่ต่อเนื่องและใกล้ชิดของสถานะทางกายภาพของผู้ป่วยขึ้นมา กรอบกํากับ เช่น HISPAA ในสหรัฐอเมริกาและ GDPR ในยุโรป มีคําสั่งการเข้ารหัสอย่างเข้มงวด เข้าถึงข้อมูล และผู้ใช้จะยินยอมรุ่นใด ๆ ก็ตามที่เก็บข้อมูลนั้นจะต้องเข้ารหัสไว้ในการขนส่ง (TLS 1. 3) เก็บการเข้ารหัสไว้ (AES-256), และข้อมูลส่วนตัวที่ปรากฏคือความเสี่ยงของข้อมูลการรั่วไหลหรือการตอบโต้ของผู้ป่วยที่ต่อเนื่องนั้น ส่งผลให้ผู้ป่วยต้องสงสัยอย่างมาก

การใช้อุปกรณ์อย่างสม่ําเสมอ

ผู้ป่วยโรคเบาหวานมักใช้เครื่องมือจากผู้ผลิตหลาย ๆ ชนิด: Dexcom CGM, เครื่องปั๊มอินซูลิน Omniped และอุปกรณ์ติดตามกิจกรรมแบบ Factit อุปกรณ์แต่ละชนิดพูดอีกแบบหนึ่ง (Clueth value, APT, APT, HL7 FHIR) ไม่มีมาตรฐานสากลสําหรับการค้นหาหรือรวมระบบนี้ การพยายามของ FFEF และ IEE ที่จะส่งผลกระทบต่ออุปกรณ์การแพทย์ (เช่น อุปกรณ์สุขภาพส่วนตัว IEID 110E73) มีการพัฒนาแบบแบบ LFIT เป็นต้นมา เนื่องจากไม่มีข้อมูลการทํางานผิดพลาดเนื่องจากข้อมูลผิดพลาดหรือขาดข้อมูล

ความทึบแสงและความทั่วไป

แบบจําลองที่คาดเดาได้มากที่สุดถูกฝึกจากชุดข้อมูล ที่ค่อนข้างเล็ก (หรือน้อยกว่าจํานวนผู้ป่วยไม่กี่ร้อยคน) และสามารถปรับให้เข้ากับกลุ่มประชากรบางกลุ่มได้ (เช่น ผิวขาว, มีรายได้สูง, มีสิทธิ์ในการเข้าถึงตัวปั๊มอินซูลินรุ่นล่าสุด) นักกีฬา LSTM ที่ประสบความสําเร็จ 10 mg/DLE บนเว็บไซต์โอไฮโอ1DCCORT อาจทําหน้าที่ได้ไม่ดีกับผู้ป่วยที่มีพฤติกรรม ไวต่ออินซูลินที่แตกต่างกัน, อาหารที่มีอายุมากกว่า, หรือการฉีดน้ํามากกว่า, การเพิ่มปริมาณของสารที่เพิ่มขึ้นเป็นธรรมดา นักวิจัยต้องการข้อมูลหลายประเภท, ความหลากหลายกว่า, ความหลากหลายของโรคเบาหวาน -- ผู้ป่วยที่ผลิตโดยปกติแล้วสร้างโดยตัวจําลองแบบ 2 ระบบแบบตัวแบบแบบ 2-

การ ตรวจ สอบ และ การ รับ ลูก บุญธรรม ตาม คลินิก

การได้อัลกอริทึมทํานายที่ผ่านมาจาก FDA (หรือร่างกายที่เทียบเท่ากัน) ต้องการการตรวจสอบอย่างรัดกุม แบบจําลองต้องแสดงถึงความปลอดภัย, ประสิทธิภาพ และความเชี่ยวชาญ หรือความเหนือกว่ามาตรฐานการดูแล

การ ชี้ นํา ใน อนาคต: การ เรียน รู้ และ การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร กําลัง มุ่ง ไป ที่ ไหน

นวัตกรรมครั้งถัดไป สัญญาจะแก้ไขข้อจํากัดในปัจจุบัน และเปิดความเป็นไปได้ใหม่ๆ

การ เรียน รู้ อย่าง พิถีพิถัน เพื่อ จะ ได้ รับ การ ฝึก อบรม ที่ ดี

การ ศึกษา วิจัย ใน โรง พยาบาล โดย มหาวิทยาลัย แมส ซา ชู เซต ส์ กล่าว ว่า “การ ศึกษา วิจัย วิจัย แสดง ว่า การ ถ่าย เลือด มี ผล ต่อ การ ถ่าย เลือด และ การ ถ่าย เลือด. ”

การใส่ข้อมูลเชิงมัลติมีเดีย

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สามารถย่อยการบันทึกการบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHRR) เพื่อจัดทําบริบทของกลูโคสที่ผิดปกติ -- หมายเหตุเกี่ยวกับโรคหรือการให้การรักษาด้วยคีโมบําบัด เมื่อเร็ว ๆ นี้

การพิมพ์หน้าปัดและลดความล่าช้า

ความก้าวหน้าของ AI ชิปพิเศษ (เช่น กูเกิล Edge TPU, Apple Neural Aschine) สามารถทําให้สามารถประมวลผลรุ่นการเรียนรู้แบบลึกได้โดยตรงบนสมาร์ตวอทช์ หรือแพทช์ที่อุทิศให้กับโรคเบาหวานได้นั้น แบบจําลองนี้สามารถทําการคาดเดาได้ภายในไม่กี่วินาทีจากการอ่านซีจีเอ็มล่าสุด เปิดใช้งานการแทรกแซงจริง ๆ สําหรับระบบปิด มิวเรียล (FLL) แอมโมปชั่นลดปัญหาความล่าช้าและความน่าดึงดูดใจของกลุ่มเมฆ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นใน ค.ศ.

AI ที่อธิบายได้ สําหรับ คลินิค ทรัสต์

คลินิก อาจ ลังเล ที่ จะ ปรับ การ ใช้ อินซูลิน โดย อาศัย ข้อ เสนอ แนะ ของ รุ่น ถ้า พวก เขา ไม่ เข้าใจ [FLT: 0] ทําไม [FLT: 1) [FT] จึง ทํา การ ทํานาย เช่น นั้น. เทคโนโลยี ที่ ใช้ ใน การ อนุมาน เช่น ชา เปล (การ อนุ สัญญา อนุ สัญญา อิเล็กทรอนิกส์) และ การ ประมวล ไวยากรณ์ แบบ อิเล็กทรอนิกส์ (Locul Prographnospacts Expactions) จึง ถูก นํา มา ใช้ เพื่อ เน้น การ อ่าน อนุมาน ที่ เกิด ขึ้น ซึ่ง เป็น การ ใช้ อนุมาน ที่ เกิด ขึ้น เมื่อ เร็ว ๆ นี้ [FLT: 1) วัคซีน ที่ มี การ พยากรณ์ ไว้ ใน ชีวเคมี ยัง ทํา ให้ เกิด การ ใช้ อัลกอริทึม ใน การ แปล แบบ เทค ตี ความ หมาย ที่ ดี เยี่ยม ด้วย.

2559. ลิงก์ภายนอกสําหรับอ่านเพิ่มเติม:[FLT: 0] JAMA Republic Report on AI ในการจัดการโรคเบาหวาน และ งานวิจัยของสมาคมอเมริกันอเมริกัน อัปเดตเกี่ยวกับสุขภาพดิจิตอล.

รวมกัน

การตัดต่อของ ไอโอที และการเรียนรู้ของเครื่อง คือการปรับเปลี่ยนการจัดการโรคเบาหวานจากตัวจําลองแบบตอบสนอง, การกระตุ้น, การคาดเดา, การคาดเดา, การคาดเดา, การตรวจจับกลูโคส, ระบบส่งอินซูลินที่ชาญฉลาด, และติดตามสุขภาพที่สวมใส่ได้

การ ทํา งาน ของ บริษัท และ บริษัท ต่าง ๆ ใน ท้อง ถิ่น ทํา ให้ มี การ เปลี่ยน แปลง มาก ขึ้น ใน เรื่อง การ ดู แล สุขภาพ และ การ ดู แล สุขภาพ

สําหรับคนนับล้านที่ใช้ชีวิตอยู่กับโรคเบาหวานในปัจจุบัน คําสัญญาของระบบปิด ซึ่งทํานายอย่างไม่เปิดเผยและป้องกันการไหลของกลูโคสได้