Cách mạng yên tĩnh: Cách tái tạo tiểu sử

Trong nhiều thập kỷ, việc quản lý tiểu đường có nghĩa là sống theo một lịch trình cứng nhắc: đâm ngón tay nhiều lần mỗi ngày, ghi số vào nhật ký giấy, và chờ nhiều tuần để bác sĩ xem xét dữ liệu trong một cuộc hẹn ngắn. mô hình đó được thay thế nhanh chóng. Internet của những thứ (IT) — một mạng lưới các cảm biến và thiết bị kết nối mà không cần sự can thiệp của con người — về cơ bản thay đổi những gì nó có nghĩa là sống với tiểu đường. thay vì dựa vào việc dựa vào hình ảnh tái tạo, bệnh nhân bây giờ có thể tiếp cận với một luồng dữ liệu sinh lý học liên tục với các sức mạnh thực sự phản hồi, huấn luyện, và chăm sóc cá nhân thực sự chăm sóc cá nhân.

Chuyển từ biểu đồ, quản lý phản ứng, sang quản lý dữ liệu hoạt động không tăng cường; nó đại diện cho một sự thay đổi mô hình. Thiết bị IoT như màn hình hấp dẫn (CM), bút insulin thông minh, kết nối với còng huyết áp, và bộ theo dõi hoạt động tạo ra một thảm họa thông tin phong phú. Dữ liệu này, khi được xử lý bởi các thuật toán và được hiển thị qua các ứng dụng di động và bảng điều khiển phòng khám, cho phép một mức độ cá nhân hoá trước đây không thể nào bên ngoài thiết lập nghiên cứu.

Hệ thống sinh thái lõi I Vô đối với Quản lý Tiểu đường

Màn hình Glucose không ngừng (CGM) làm tổ chức

CGM là nền tảng của dịch vụ chăm sóc tiểu đường IoT. Không giống như gluglompers truyền thống cung cấp một đọc đơn tại một thời điểm, CGM đo mức độ liên tục (ty-oniral gs) mỗi vài phút — 24 giờ một ngày. Thiết bị như là Dexcom G7, Abbott FreeStly Libre 3, và Mdcy Guardian 4 truyền dữ liệu này đến điện thoại thông minh hay bộ nhận tín hiệu. Các bệnh nhân thời gian thực cho phép không chỉ thấy mức độ lượng đường hiện tại của họ mà còn theo hướng và tốc độ thay đổi. Khả năng này là ngăn ngừa sự kiện giảm cân và làm giảm chất lượng insulin.

Hệ thống CGM hiện đại ngày càng nhỏ, không thấm nước và có thể mặc, chúng liên lạc qua các ứng dụng năng lượng thấp của kết nối với các ứng dụng di động, mà để chuyển tiếp dữ liệu thành nền tảng mây cho lưu trữ, phân tích và chia sẻ với các đội chăm sóc.

Name

Những thiết bị này tự động ghi lại liều, thời gian và loại insulin tiêm, truyền thông tin đến ứng dụng liên kết. Khi kết hợp với dữ liệu CGM, hệ thống này có thể tính toán lượng insulin vẫn còn hoạt động (insulin trên bảng) và đề nghị sửa chữa. Đối với bệnh nhân sử dụng máy bơm insulin, hệ thống định giới hạn, thường được gọi là “hệ thống ruột kết hợp kỹ thuật — tiến hành bước này bằng cách tự động hóa insulin dựa trên các phương pháp đọc CG thời gian thực. Hệ thống này có thể điều chỉnh 7GGM và TEM: Đối với các hệ thống điều khiển XTI, và không cần thiết cho phép người dùng điều chỉnh các hệ thống hành động và cũng có thể điều chỉnh lại tốc độ hoạt động.

Những thiết bị này không thể thay thế hoàn toàn những quyết định của bệnh nhân; thay vào đó, chúng cung cấp một lớp tự động thông minh làm giảm bớt sự hiểu biết về các tính toán và điều chỉnh bằng tay. yếu tố huấn luyện đến từ vòng phản hồi: hệ thống học từ các mẫu của người dùng và đưa ra các gợi ý, cảnh báo, và phân tích xu hướng.

Sự đáp ứng và huấn luyện cá nhân thực sự hữu hiệu như thế nào

Từ dữ liệu thô đến những sự thông sáng hữu hiệu

Giá trị của Iot trong quản lý tiểu đường , Glooko, và di chuyển dữ liệu từ nhiều thiết bị — CGM, bút, máy bơm, và thậm chí các trình cân thông minh phân tích: Lấy thí dụ, một bệnh nhân luôn trải nghiệm lượng phân tích cao [FLT: 1], Glooko, và di chuyển dữ liệu từ tỷ lệ phân tích xe hơi hoặc giảm ô-xy. Có thể học cách tiếp nhận thông báo từ các bệnh nhân và cải tiến thời gian.

Huấn luyện viên có thể có nhiều hình thức:

  • Báo động thời gian ngược lại: ) Khi chất béo đang tăng hay cao, hệ thống gửi thông báo đẩy đến điện thoại của bệnh nhân, thường là với một hành động cụ thể — “Sci-môn của bạn đang giảm.
  • Davey và hàng tuần báo cáo: ) Các bộ nhớ tổng hợp thời gian trong tầm nhìn, chất béo trung bình và các bộ đo tần số biến thiên giúp bệnh nhân nhìn thấy hình ảnh lớn.
  • Huấn luyện viên vi tính:) Các robot giao tiếp có sức mạnh giao tiếp hay huấn luyện viên sử dụng dữ liệu để cung cấp lời khuyên thích hợp.
  • Điều chỉnh chuyển động Clinic: Bác sĩ có thể xem xét từ xa dữ liệu và thúc đẩy các đề nghị ứng dụng của bệnh nhân, như là một yếu tố nhạy cảm insulin mới hoặc điều chỉnh thời gian cho việc tiêm insulin lâu.

Vai trò của trí thông minh nhân tạo trong việc huấn luyện

Thông minh nhân tạo (AI) và máy học là những động cơ giúp tự điều khiển. Mô hình dự đoán có thể dự đoán mức độ đường huyết 30 đến 60 phút trước, cho phép hành động có tính chất ưu tiên. Ví dụ, nếu mô hình dự đoán một gai sau tai nạn, hệ thống có thể đề nghị đi bộ hoặc điều chỉnh cấu trúc bữa ăn. AlI cũng có thể xác định những mẫu tinh tế mà con người có thể bỏ qua, chẳng hạn như sự tương quan giữa chất lượng và mức độ thức uống khác. [FT: 0] Dịch vụ Y tế Quốc gia đã điều khiển các công cụ điều khiển đường tiểu đường [FL: 1], giảm thiểu thời gian và cải tiến thời gian.

Chứng minh lợi ích của việc trả đũa Iot-Enableback

Thời gian và sự kiểm soát của khối lượng đã được cải thiện

Nhiều nghiên cứu cho thấy việc sử dụng liên tục các thiết bị IoT dẫn đến kết quả tốt hơn. Một nghiên cứu quan trọng được xuất bản trong so với những người dùng liệu pháp bơm chuẩn ), bệnh nhân giảm bớt lo lắng và kiểm soát nhiều hơn. Vòng phản hồi thời gian thực cho phép điều chỉnh ngay lập tức, giảm tốc độ quá trình tăng tốc và giảm cân.

Chất lượng đời sống gia tăng và giảm đi

Ngoài các thiết bị y khoa, việc huấn luyện dựa trên thiết bị y tế, việc cải thiện đáng kể chất lượng cuộc sống. sự liên tục tự cải thiện tính chất của việc quản lý tiểu đường truyền thống có thể dẫn đến tình trạng kiệt sức.

Dựa trên dữ liệu thật thế giới

Các thuật toán truyền thống có thể đối xử với bệnh nhân như là trung bình. dữ liệu được tạo ra cung cấp một hình ảnh chi tiết về sinh lý học độc đáo của mỗi cá nhân. chẳng hạn, một bệnh nhân có thể thấy một gai sau khi ăn chuối, và một người khác có thể chịu đựng tốt. với phản hồi cá nhân, hệ thống này có thể điều chỉnh những lời khuyên cho câu trả lời cụ thể đó.

Đối phó với những thử thách nghiêm trọng

Quyền riêng tư và an ninh của dữ liệu

Đặc điểm làm cho IoT mạnh mẽ — truyền dữ liệu liên tục — cũng tạo ra những mối nguy hiểm đáng kể. Thông tin di truyền rất nhạy cảm, tiết lộ chi tiết về sức khỏe, thói quen và ngay cả vị trí. Những lỗ hổng lớn trong y tế đã gây ra mối quan tâm. Nhiều bệnh nhân lo lắng về việc các công ty bảo hiểm sử dụng dữ liệu bảo hiểm để điều chỉnh các giá trị hoặc chủ nhân, dựa trên thông tin sức khỏe. [FL: 0] Đạo luật bảo hiểm sức khỏe và tính khả năng tài khoản. [HPAA:] [FT1] cung cấp một khuôn khổ hợp pháp trong cơ chế pháp, nhưng vẫn còn chấp thuận, đặc biệt là trong số ứng dụng mà các nhà phát triển không được bảo hiểm.

Thiết bị ngắt kết nối và phân mảnh dữ liệu

Dù công việc có nỗ lực, nhưng khả năng tương tác vẫn là một trở ngại lớn. Một bệnh nhân có thể sử dụng máy bơm MGM của Dexcom, máy bơm MLC, và máy theo dõi hoạt động Findbit — mỗi máy tính với ứng dụng và nền tảng mây riêng của riêng mình. Việc kết nối các luồng dữ liệu phân tách này thành một hệ thống phản hồi phức tạp duy nhất là khó khăn. Viện Di trú và Bệnh viện Nhi đồng và Kidney (DK) đã xác định khả năng kết hợp là một yếu tố ưu tiên cho công nghệ tiểu đường [FL: 1]. Thiếu các dữ liệu liên kết, các thuật toán học không thể thực sự cung cấp lời khuyên. Đối với một hệ thống thông tin về sự, sau khi bệnh nhân bị nhiễm trùng và trẻ em (DKDK) vẫn còn có ích, nhưng không thể nhận ra được khả năng tiếp nhận dạng cơ chế độ dinh dưỡng như khả năng tiếp cận (có ích, nhưng cũng không thể thực hiện được khả năng tiếp cận với cơ sở dữ liệu bổ sung sức khỏe.

Kinh nghiệm và kỹ thuật viên của người dùng

Hiệu quả của việc huấn luyện dựa trên IoT phụ thuộc rất nhiều vào khả năng của người dùng và sự sẵn sàng để tham gia vào công nghệ. Trưởng lão, những người tạo ra một phần quan trọng của dân số tiểu đường, có thể tìm thấy ứng dụng điện thoại thông minh phức tạp và nhiều cảm biến cực kỳ khó chịu. Giao diện được thiết kế tồi có thể dẫn đến sự mệt mỏi, trong đó người dùng bỏ qua hoặc tắt thông báo quan trọng. 2022 khảo sát của Hiệp hội chẩn đoán Mỹ, tìm thấy rằng gần một phần ba người dùng CGM thông báo tắt thông báo thông báo vì họ tìm thấy chúng bị nhiễu sóng hay không chính xác. Việc giải quyết phải ưu tiên, tùy chỉnh, và hỗ trợ hiệu quả. Giọng nói được kích hoạt, đơn giản hóa hệ thống tự động, đơn giản hóa và đơn giản hóa, và thiết lập hệ thống thiết lập, và thiết bị thông báo cá nhân, như thiết bị thông báo cá nhân, Alex hoặc hệ thống thông báo dùng Apple hoặc Amazon, có thể cải thiện hệ thống thông tin cá nhân.

Chi phí và quyền truy cập

Thiết bị IoT cho tiểu đường rất đắt. Một CGM có thể chi hàng trăm đô la mỗi tháng ở Hoa Kỳ, và nhiều dự án bảo hiểm vẫn đòi hỏi sự tương đối cao hoặc hạn chế bảo hiểm. Để không được bảo hiểm hoặc đảm bảo, những công nghệ này vẫn nằm ngoài tầm tay của các bệnh nhân có tuổi trưởng thành và những người đang đấu tranh để kiểm soát sức khỏe công cộng. [LTtes: những người ở vùng nông thôn hoặc những cộng đồng thu nhập thấp có thể thiếu khả năng truy cập Internet hoặc khả năng truy cập nhiều thiết bị điện tử. Không có sự can thiệp cố ý, IT rủi ro mở rộng khoảng cách giữa những người có tuổi trưởng thành niên và những người đang chống đối lý này. [L] như là những người có thể: 0 người có sức khỏe: khả năng kết nối với CDC, và những thiết bị hỗ trợ sức khỏe của quốc gia.

Hướng tương lai: Nơi tập luyện và tiểu đường được dẫn dắt

Những mô hình tiên đoán và các mối tương quan tích cực

Hệ thống huấn luyện hiện nay phần lớn là do phản ứng của hệ thống gây ra, và chúng báo động sau khi một xu hướng xuất hiện, thế hệ kế tiếp sẽ hoạt động mạnh, kết hợp dữ liệu với thông tin di truyền, thông tin di truyền, sự liên tục mặc và cảm biến môi trường, mô hình của AI có thể ngăn chặn các biến cố nguy hiểm xảy ra trước đó, thay đổi không ngừng từ một cuộc chiến thường ngày đến một thời tiết yên tĩnh.

Hợp nhất với những người có thể mang và kiểu sống khác

Bệnh tiểu đường hiếm khi xảy ra. và thậm chí cả những cây nĩa thông minh có thể ghi lại thời gian ăn. ví dụ, hệ thống huấn luyện viên tổng hợp có thể, lưu ý rằng chất lượng giấc ngủ kém được theo sau bởi lượng đường cao hơn, và đề nghị cải thiện vệ sinh giấc ngủ.

Trình huấn luyện giọng nói và tính toán nhanh

Khi các trợ lý kỹ thuật số như Alexa và Google trợ lý trở nên phức tạp hơn, họ có thể phục vụ như những huấn luyện viên không dùng tay, một bệnh nhân có thể hỏi: “Ngày nay, thời gian của tôi ở trong tầm mức nào?

Hệ thống tự động đóng

Hệ thống thần kinh của Iot trong chăm sóc tiểu đường là hệ thống hoàn toàn khép kín — một hệ thống tự động tự động tự động điều khiển tuyến tụy nhân tạo không cần con người. Một số thiết bị đã ước lượng được điều này, nhưng hệ thống ngày mai rất có thể nhỏ hơn, chính xác hơn, và có khả năng sử dụng insulin và glucgon để tự động xử lý cả mức độ cao và thấp. Huấn luyện trong một hệ thống như vậy trở nên ít hơn về việc nói cho bệnh nhân biết những gì phải làm và giải thích nhiều hơn về những gì hệ thống tự động đang làm và tại sao. Tính minh bạch này xây dựng và cho phép bệnh nhân hiểu rõ hơn về tính chất sinh học của chính họ.

Kết luận: Một tương lai đầy hoạt động, chăm sóc cá nhân

Internet của mọi thứ không chỉ là thêm vào những thiết bị điều hành tiểu đường mà còn viết lại mối quan hệ giữa bệnh nhân và điều kiện: phản hồi cá nhân và huấn luyện, được cung cấp thông tin liên tục và các thuật toán thông minh, chuyển đổi kinh nghiệm hàng ngày của việc sống với tiểu đường từ một loạt kiểm tra bằng tay và lo lắng thành một chuyến hành trình được định hướng đầy đủ về mặt suy nghĩ.

Đối với các bác sĩ, vai trò của các bệnh nhân thay đổi từ dữ liệu cho đến việc đưa ra quyết định chiến lược. gánh nặng của việc quản lý bản thân được giảm nhẹ bởi một người bạn đời không bao giờ ngủ và học hỏi từ mỗi điểm dữ liệu. kết quả không chỉ là những con số tốt hơn, mà là một chất lượng tốt hơn của cuộc sống - trong đó tiểu đường trở thành một phần có thể kiểm soát được trong ngày, không phải là chủ đề thống trị.