Table of Contents

Công nghệ chăm sóc sức khỏe đã lâu là nền tảng cho việc quản lý điều kiện kinh niên- đáng chú ý nhất là tiểu đường, bằng cách cho phép liên tục giám sát đường huyết và sự kết hợp máy bơm insulin. khi cảnh vật liệu y tế kỹ thuật tiến triển nhanh chóng, các chuyên gia công nghiệp dự đoán rằng CareLik sẽ trải qua những thay đổi thay đổi mà không chỉ cải thiện kết quả lâm sàng mà còn tái tạo lại cách mà bệnh nhân tương tác với dữ liệu sức khỏe của họ. thế hệ tiếp theo của CareLik được mong đợi sẽ nối kết nối các khoảng cách giữa các thiết bị, chăm sóc và môi trường hàng ngày, làm cho việc quản lý bệnh nhân nhiều hơn, dự đoán trực quan hơn, và đảm bảo an toàn hơn. bài này khám phá các phát triển trong công nghệ chăm sóc sức khỏe và tính năng tiên đoán, từ những tính năng tăng tiến từ những đặc điểm thông minh và kiểm tra sự cải tiến của bệnh nhân, và sự cải tiến để định lại những cách thức của bệnh nhân này sẽ định lại những cách thức chăm sóc

Hợp nhất và phân tích dữ liệu tăng cường

Nền tảng của hệ thống CareLik tương lai sẽ được xây dựng trên dữ liệu hợp nhất chưa từng có. Hiện nay, bệnh nhân và y tá phụ thuộc vào dữ liệu đồng bộ từ các màn hình tăng cường đường huyết áp liên tục (CGM), insulin máy bơm và nhật ký hướng dẫn. Ngày mai, công cụ này sẽ được sử dụng để học tập các mẫu, dự đoán, gcly, và khuyến khích sự điều chỉnh thời gian thực.

Đồng bộ hoá thời gian thực và khả năng giao thoa

Khả năng liên tục là một thách thức không ngừng trong công nghệ sức khỏe. Nền tảng tương lai của CareLik sẽ nâng cao tiêu chuẩn mở như HL7 FHIR để trao đổi dữ liệu với dữ liệu về sức khỏe điện tử (ERs) liên tục. Điều này có nghĩa là nhà nghiên cứu nội tiết học có thể xem một bảng điều khiển toàn diện hợp nhất các xu hướng CGM với kết quả thí nghiệm, theo thiết bị y khoa và các yếu tố lối sống không có dữ liệu hướng dẫn sử dụng. Những sáng kiến như dự án UPMMX đã trình bày nhu cầu về hệ thống xác lập thiết bị, và chăm sóc chăm sóc nhu cầu thiết bị tương tự.

Những phân tích tiên đoán và học máy

Các thuật toán học tập từ các dữ liệu lớn, được dùng để dự đoán các sự kiện dưới dạng đường kính có thể dự đoán các sự kiện dưới dạng đường kính có thể tiêu thụ một ít thức ăn nhẹ bằng cách nhận ra những thay đổi tinh tế về mức độ biến đổi, hoạt động và thời gian ăn. Lấy thí dụ, một thuật toán tương lai cho người dùng trước khi đêm thấp, có thể báo động một người dùng giảm thiểu một số lượng nhất định, hoặc một lời khuyên để tiêu thụ một ít thức ăn nhẹ. Một nghiên cứu (FT: 0) xuất bản trong chương trình « Văn hóa khoa học và kỹ thuật toán học thông tin về khoa học [T1] có thể dự đoán mức độ giảm thiểu dần của các bệnh giảm thiểu dần của các mô hình giảm thiểu mức độ hấp dẫn của bệnh viện này.

Để biết thêm về vai trò của Al trong việc quản lý tiểu đường, hãy nhắc đến cuốn sách [FLT: 0] của Hiệp hội Nhân tạo Hoa Kỳ (FLT:1) nói về sự hiểu biết tổng quát về trí thông minh nhân tạo [FLT: 1).

Khả năng truy cập và giao diện người dùng đã cải thiện

Khả năng sử dụng là yếu tố quan trọng trong việc kiên trì theo dõi. trong khi chức năng hiện tại, có thể chiếm lĩnh người dùng với biểu đồ dày đặc và thực đơn phức tạp. cập nhật tương lai sẽ ưu tiên sự đơn giản và khả năng truy cập, vẽ trên các nguyên tắc từ công nghệ tiêu dùng.

Giao diện điều khiển giọng nói

Lệnh tiếng nói sẽ giúp cho sự tương tác không dùng tay, một điều khoản cho người dùng có thể bị hạn chế hoặc suy giảm thị giác.

Màn hình ngẫu hứng và sự di chuyển giản dị

Ứng dụng chăm sóc tương lai sẽ cung cấp các bảng điều khiển tùy chỉnh đầy đủ. Người dùng có thể ưu tiên các bộ đo thời gian quan trọng nhất, được dự đoán cao nhất, hoặc insulin-on-board - và giấu dữ liệu không thích hợp. Chế độ lớn-font, các chủ đề có sẵn, và các hướng dẫn âm thanh sẽ đảm bảo rằng hệ thống có thể sử dụng với mức độ khác nhau của công nghệ. [FL: 0] Informity Guideline (WG) 2.[FL: 1] sẽ phục vụ như một dự án dự án dự phòng, thông báo cho người có thể sử dụng hệ thống như là các tùy chọn giao diện và kích cỡ bàn phím.

Sự hỗ trợ đa ngôn ngữ và nội dung văn hóa

Những tính năng tương lai sẽ cho phép người dùng chuyển đổi giữa tiếng Anh, Tây Ban Nha, tiếng Quan thoại và những ngôn ngữ khác, với những định nghĩa nhạy cảm về ngữ cảnh cho các thuật ngữ y tế. Cơ sở dữ liệu thực phẩm có tính chất văn hóa - chẳng hạn, liệt kê các món ăn phổ biến ở châu Á hoặc Latin - sẽ khiến cho các chất cacbon được tính chính xác hơn trên nhiều dân số khác nhau.

Hợp nhất với thiết bị thông minh và Internet của mọi thứ (IoT)

Sự hội tụ của các thiết bị y tế với hệ sinh thái thông minh tại nhà tượng trưng cho một trong những biên giới thú vị nhất cho CareLik. khi các thiết bị xét nghiệm đường huyết áp liên lạc với máy điều hòa nhiệt độ, đèn và loa, chính môi trường gia đình có thể trở thành đồng minh trị liệu.

Điều chỉnh môi trường tự động

Một trường hợp: cảm biến CareLik phát hiện ra rằng người dùng đang xu hướng giảm dần trong giấc ngủ. Hệ thống này có thể kích hoạt một bộ điều chỉnh nhiệt độ thông minh để tăng nhiệt độ phòng lên một chút (sự lạnh và lạnh có thể làm giảm đường huyết), bật đèn nhẹ để đánh thức người dùng từ từ từ, và gửi một giọng nói từ một diễn giả thông minh đề nghị phương pháp điều trị. Như vậy, các phản ứng môi trường đóng kín đòi hỏi sự đáp ứng mạnh giữa các cơ quan chăm sóc và nền tảng như Home Kist, Samungs Smart Thing, hoặc ition Home.

Hợp nhất với những hợp đồng trong nhà bếp thông minh

Việc chuẩn bị bữa ăn là một thách thức thông thường cho bệnh tiểu đường. Bác sĩ CareLink tương lai có thể kết hợp với tủ lạnh thông minh gợi ý ăn vặt nhẹ nhẹ khi lượng đường huyết cao, hoặc với các trợ lý giọng nói đọc thông tin dinh dưỡng về các thành phần được quét bởi một máy ảnh thông minh.

Để xem xét kỹ hơn các ứng dụng y tế IoT trong chăm sóc sức khỏe, xem [FLT: 0] hướng dẫn hiểu về Iot for Health do iot For All cung cấp.

Hệ sinh thái có thể mang được

Bên ngoài các CGM truyền thống, CareLik sẽ hợp nhất với các đồng hồ thông minh (Apple Watch, Fipbit, Garmin), vành thông minh (Wa) và ngay cả quần áo thông minh với các cảm biến nhúng. Những bộ phận này có thể cung cấp thêm các bối cảnh: nhịp tim nhanh kết hợp với mức độ hạ ký tự adrenaline có thể cho thấy phản ứng của tuyến yên, trong khi dữ liệu từ cảm biến mồ hôi có thể gây mất nước. Bằng cách làm nhiễu sóng, các tín hiệu này sẽ tạo ra nhiều sự hiểu biết hơn, có thể hoạt động.

Đặc điểm an ninh và quyền riêng tư được gia tăng

Khi CareLik trở nên kết nối hơn, bề mặt tấn công cho các lỗ hổng tiềm năng mở rộng. dữ liệu chăm sóc sức khỏe là mục tiêu chính của tội phạm mạng, và việc khai thác thiết bị y tế có thể có những hậu quả đe dọa tính mạng.

Kiến trúc không tin tưởng và mã hóa đến cuối

Một phương pháp không tin tưởng đảm bảo rằng mọi thiết bị và người dùng phải được xác thực dù vị trí mạng. CareLik tương lai sẽ thực hiện mã hóa cuối đến cuối cùng cho tất cả dữ liệu được truyền, có nghĩa là ngay cả cơ sở hạ tầng mây cũng không thể đọc dữ liệu gốc của bệnh nhân. Các tiêu chuẩn mã hóa cấp cao (AES-256) cộng với tha hồ Dữ liệu trong quá trình lưu thông tin sẽ trở thành yêu cầu cơ sở.

Xác thực đa mô tả với sinh trắc học

Mã thông thường dễ bị tổn thương bởi các cuộc tấn công bằng vật lý và vũ khí. Ứng dụng tiếp theo của CareLik sẽ cung cấp xác thực sinh trắc học: vân tay, nhận diện khuôn mặt, thậm chí cả tiếng nói. Đối với người chăm sóc truy cập dữ liệu thay cho bệnh nhân, các biểu tượng thời gian, địa điểm, vị trí sẽ cung cấp truy cập tạm thời trong khi đăng nhập mọi hành động để kiểm tra.

Quyền hạn dữ liệu được kiểm tra bệnh nhân

Quy định riêng tư như HIPAA và GDPR đã được chấp thuận cho bệnh nhân, nhưng việc thực hiện tương lai sẽ cho người dùng quyền kiểm soát hạt. Một bác sĩ tiểu đường có thể cho phép xem mọi dữ liệu lịch sử nhưng chỉ chia sẻ với một nhà dinh dưỡng. Các bản ghi chú hợp đồng cho phép thay đổi quyền sở hữu, cung cấp độ trong suốt. Nguyên tắc [FLT: 0] [HS HLPAA] [FL: 1] tiếp tục tiến hóa, và thiết kế của Care phải tương ứng với dữ liệu đang tăng lên để tạo thông báo vi phạm và thông báo thông báo.

Bảo mật thiết bị cập nhật và quản lý chu kỳ sinh hoạt

Thiết bị y tế, đặc biệt là máy bơm insulin cũ hơn, đã bị tổn thương lịch sử do các cơ chế cập nhật kém. CareLink sẽ được ủy nhiệm an toàn, cập nhật phần mềm trên không với ký mã hoá. Thiết bị không thể hỗ trợ tiêu chuẩn bảo mật hiện đại sẽ được chuyển sang, và người dùng sẽ nhận thông báo tích cực khi có sẵn. Phương pháp quản lý xe đạp này giảm nguy cơ rủi ro trở thành cổng ra vào mạng.

Theo dõi và phát triển khả năng phát triển của bệnh nhân từ xa

Cơn dịch COVID-19 tăng tốc tiếp nhận dữ liệu từ xa, và CareLik dự đoán sẽ gia tăng khả năng giám sát từ xa.

Comment

Chương trình bảo vệ tương lai sẽ cho phép các nhà tâm lý học điều khiển “các bệnh nhân bị đánh dấu bằng cách kiểm tra lại các bệnh nhân đã đánh dấu trước. kiểm tra tự động thông qua chatbot hoặc tiếng nói có thể thu hút cảm giác của bệnh nhân, dù họ đã trải qua các biến cố giảm đường huyết, và cho dù họ đang theo kế hoạch chăm sóc của họ. hệ thống có thể cho các ca cấp cứu đến hàng đợi phòng khám trong khi các cập nhật thường xuyên được đăng tải cho cuộc viếng thăm tiếp theo.

Hợp nhất với nền tảng Telemediciine

CareLik sẽ nhúng trực tiếp vào phần mềm truyền hình như Doxy.me hay Zoom cho Health Care. Trong một cuộc tham khảo ảo, bác sĩ có thể chia sẻ màn hình của họ để đi qua các xu hướng tăng tốc trong thời gian thực, hãy nhấn vào một cái gai để xem bệnh nhân ăn gì tùy theo bản ghi thức ăn, và điều chỉnh các thiết lập insulin từ xa. Sự kết hợp này giảm thiểu ma sát và cải thiện chất lượng chăm sóc ảo.

Để biết thêm thông tin về việc theo dõi từ xa việc hoàn trả và thực hành tốt nhất, xem hướng dẫn [FLT: 0] [FLT:] bên ngoài [FLT: 1].

Những nhà phân tích tiên đoán và sự can thiệp ban đầu

Ngoài những báo động thời gian thực, CareLik sẽ tiến hóa theo hướng quản lý sức khỏe dân số: xác định bệnh nhân nào có nguy cơ bị biến chứng trước khi triệu chứng xuất hiện.

Mô hình thắt dây

Những mô hình máy học tập dựa trên hàng ngàn bệnh nhân có thể tính được nguy cơ mắc bệnh tiểu đường, bệnh nephracy, hoặc các biến cố về tim mạch.

Những tiêu chuẩn và trò chơi

Sự hiểu biết dự đoán chỉ có ích khi họ lái hành động. CareLik sẽ kết hợp các kỹ thuật khoa học hành vi: gửi tin nhắn có tính chất thích hợp, ăn mừng các vệt thời gian, và đưa ra những phần thưởng nhỏ để hoàn thành kiểm tra hàng ngày. những cú thúc đẩy này được dựa trên mô hình chuyển đổi hành vi và đã cho thấy hiệu quả trong việc tăng hiệu quả trong việc tăng độ bám chặt và kiểm tra đường huyết áp.

Kế hoạch điều trị cá nhân qua việc học hỏi máy tính

Một trong những quy trình điều trị có kích thước bằng một phần trăm đang mở ra một phương pháp chính xác cho y học, và CareLik sẽ là động cơ cá nhân hóa insulin làm giảm, ăn uống, và thực tập các đề nghị trong thời gian thực.

Thuật toán thích nghi và lòng kiêu ngạo

Đối với người dùng insulin bơm, các thuật toán tương lai CareLik sẽ tự động điều chỉnh các thuật toán basal sẽ điều chỉnh dựa trên nhịp circan, mức hoạt động và chu kỳ xung đột nội soi. Một chu kỳ kinh nguyệt của phụ nữ có thể gây ra những thay đổi đáng kể insulin - một thuật toán thông minh có thể học các mẫu riêng của mình và điều chỉnh tùy theo. Các hệ thống lai phụ hiện đang cần thông báo bằng tay, nhưng các vòng lặp đóng kín toàn bộ có thể loại bỏ hoàn toàn bằng cách kết hợp dữ liệu liên tục của các dữ liệu protein với phát hiện bữa ăn tối tân tiến.

Hợp nhất với dữ liệu gen và vi sinh vật

Khi gen của người tiêu dùng trở nên giá rẻ hơn, CareLik có thể tùy chọn kết hợp các điểm đa dạng và cấu trúc vi sinh vật. Một số loại vi khuẩn ruột ảnh hưởng đến phản ứng sau khi sinh; thuật toán có thể đề nghị các loại thực phẩm tiền sinh học đặc biệt cải thiện khả năng kiểm soát glycmic cho một người dùng. trong khi vẫn còn thực nghiệm, sự kết hợp của dữ liệu omic với sự giám sát liên tục là một biên giới đầy hứa hẹn.

Khả năng đối phó với các thiết bị y học khác

Sự thành công trong tương lai của CareLik tùy thuộc vào khả năng giao tiếp với hệ thống y tế rộng hơn ngoài danh mục đầu tư hiện nay của ngành y học.

Hỗ trợ thiết bị đa màn hình

Bệnh nhân thường dùng một hỗn hợp thiết bị: thiết bị CGM của một công ty, máy bơm của người khác, và máy bơm của người khác, và máy đo huyết áp của người khác, tương lai, người ta sẽ áp dụng các giao thức liên lạc phổ thông - có thể điều khiển hồ sơ về bệnh nhân (PCD) để tổng hợp dữ liệu từ bất cứ nhà sản xuất nào.

Thuốc sát trùng thông minh và bút Insulin

Đối với bệnh nhân sử dụng nhiều mũi tiêm hàng ngày thay vì bơm, bút insulin thông minh (như là thuốc giảm đau) ghi chú thời gian và lượng. CareLik sẽ nuốt dữ liệu này cùng với các đọc bằng CGM để cung cấp một hình ảnh đầy đủ. Tương tự, ống thông minh cho cả tiểu đường và hen có thể theo dõi các mẫu sử dụng và tương quan với các biến động cơ thể.

Hệ thống đáp ứng khẩn cấp tự động

Trong trường hợp bệnh nhân bị hạ đường huyết trầm trọng, nơi mà bệnh nhân không có phản ứng, CareLik có thể tự động thông báo cho dịch vụ cấp cứu, chia sẻ vị trí GPS và mở cửa bằng sự kết hợp thông minh tại nhà.

Con đường phía trước

Những phát triển tương lai trong công nghệ CareLink và tính năng vẽ một bức tranh của một cộng tác sâu sắc, thông minh, và an toàn nền tảng quản lý sức khỏe. tăng cường dữ liệu và việc học máy sẽ làm cho dự đoán chính xác hơn; các giao diện cải tiến sẽ trao quyền cho người dùng của tất cả các khả năng; nhà thông minh và IT sẽ biến môi trường thành một cộng sự điều trị. an ninh và sự đổi mới sẽ đạt được sự tin tưởng, trong khi giám sát từ xa và cá nhân hóa học sẽ chuyển đổi các mô hình từ sự chăm sóc tích cực.