Vai trò của AI trong việc giám sát từ xa các yếu tố nguy hiểm về bệnh tiểu đường

Kết hợp các bộ cảm biến Ktone vào hệ thống ống dẫn điện

Trong khi dữ liệu CGM có thể gợi ý chỉ với rủi ro DKA, dấu ấn sinh học chắc chắn là mức độ tăng huyết cầu (thường là beta-hydxybutyrate). Tiến bộ gần đây bao gồm các cảm biến hóa điện tử có khả năng dùng. Lấy thí dụ, một mạng thần kinh đa nguồn cung có thể thay đổi cân bằng chất lỏng trong chất béo hoặc các mảng nhỏ. Khi mô hình AI nhận được cả hai lần- đơn vị oxy và tĩnh mạch thời gian thực, năng lượng dự đoán tăng đáng kể. Ví dụ, một mạng thần kinh đa nguồn điện tử có thể thay đổi cân nặng của lượng của lượng chất béo trong độ béo trong độ béo hoàn toàn không khí, hoặc qua các mảng chất lỏng vi mô phỏng lượng chất béo, nhưng có khả năng tăng khả năng tăng khả năng tiếp cận và tăng khả năng gây nhiễu độ tin tưởng khi cả hai mức độ an toàn cầu tăng lên.

Những hồ sơ rủi ro cá nhân qua ngữ cảnh hành vi và lâm sàng

Không có hai bệnh nhân trải nghiệm DKA theo cùng một cách. AI- điều khiển các cơ sở giám sát từ xa xây dựng các đường chuẩn riêng bằng cách ăn theo các mẫu lịch sử của bệnh nhân, bao gồm độ nhạy đặc trưng insulin, hiện tượng bình minh, và ngay cả dữ liệu tâm lý xã hội như lượng insulin bị mất đi qua các bản ghi hoặc ghi chép thông minh. Một máy học tập xếp hạng để tìm các tính năng cá nhân - tuổi giống như, Hb1c, trước tần số DK, và các bệnh tương đồng thời - có thể điều chỉnh các nguy cơ cho từng cá nhân. Đối với một bệnh nhân tái phát triển nhanh như trước khi kết hợp một kết hợp máu rải rác, có thể gây ra một kết hợp giảm thiểu một bệnh nhân, không bao giờ có kinh nghiệm.

Trình giám sát từ xa DKA chạy khóa

Hệ thống AI cho phép giám sát từ xa của DKA hoạt động trên một chồng phần cứng, kết nối và phân tích đám mây. trong khi thiết bị học tập máy là dễ thấy nhất, nó phụ thuộc vào các đường ống dữ liệu mạnh mẽ, giao thức truyền tải an toàn, và giao diện người dùng có thể giải thích được.

Thiết bị y khoa có thể mặc và kết nối

• Trình theo dõi kỹ lưỡng (CGMs) ) – Cung cấp các thông tin liên tục đọc về chất béo ở tần số cao. Độ chính xác của CGM đã cải thiện đến mức mà giá trị của MARD (có nghĩa là sự khác biệt tương đối) bên dưới 10% là phổ biến, khiến cho các mô hình AI đáng tin cậy đầu vào.
• Máu ketone mét – Các vá ngón tay truyền thống dùng trong thử nghiệm lâm sàng có thể kết hợp với nhau bằng kết hợp kết hợp với kết hợp kết hợp kết hợp của kết quả dùng kỹ thuật đọc thành mây.
• Máy bơm và bút thông minh – thiết bị ghi lại mỗi liều insulin (basal and bolus) cho phép AI tính toán insulin trên bảng và phát hiện thiếu sót hoặc bị chậm, một chất gây nghiện thông thường của DKA.
• Sự tương tác và dấu hiệu quan trọng ) – Những đồng hồ thông minh có thể thu nhận sự biến đổi của tim, nhiệt độ da và phản ứng của da phong thanh có thể báo hiệu nhiễm trùng hoặc mất nước, cả hai đều làm tăng nguy cơ DKA.

Phân tích mây và giải mã cảnh giác

Mọi dữ liệu thiết bị chạy đến hồ dữ liệu dựa trên mây nơi động cơ Al chạy suy luận liên tục hoặc theo thời gian định kỳ. Kiến trúc thường bao gồm một khung xử lý luồng (v. d., hệ thống xử lý luồng, mạng Apache, hệ thống thông báo có thể chuyển tải thông báo qua hệ thống thông báo hành động, chạy ứng dụng điện thoại, hoặc nhập khẩu điện tử (v. g., TensorFlow Service, MLL) mà áp dụng cho lớp học đã đào tạo, và một động cơ dịch chuyển khả năng khả năng ghi chú có thể gây ra thông báo hành động. Những thông báo này có thể được gửi qua trình thông báo bằng các ứng dụng tin báo, hoặc nhập khẩu điện thoại thông báo điện tử, hoặc nhập vào dữ liệu điện tử (HHHHHHH) thông báo qua giao diện tích, HLHRL, cũng có thể gây ra một hệ thống kiểm tra tìm kiếm thông điệp có thể gây ra hoặc một thông báo tự động có thể gây ra một thông báo bằng cách kiểm tra tự động.

Khả năng giải thích và sự tin cậy của bệnh viện

Một rào cản chính để chấp nhận sự giám sát của AI cho DKA là “bản chất đen của nhiều mô hình học sâu sắc, giúp vượt qua được những phương pháp có thể giải thích như ợnP (Shapley AddPlanations) hay LIME (Lcal Intertification-apies) mà làm nổi bật các tính năng này, các yếu tố gây ra nhiều rủi ro nhất. Chẳng hạn, một bác sĩ lâm sàng có thể thấy rằng các trường hợp có thể tăng nguy cơ từ 0.4 lên 0.85 vì “thời gian trên 250 giờ sau cùng trong 6 giờ sáng và được ghi lại trong vòng 8 giờ qua, có thể giúp đỡ để kiểm tra tính toán và xác minh sự minh của bệnh nhân trước khi kết hợp lý luận.

Lợi ích y tế của việc theo dõi từ xa AI-Ecanced

Sự kết hợp của AI vào hệ thống giám sát DKA từ xa mang lại sự cải thiện về số lượng trên nhiều lĩnh vực, từ sự an toàn của bệnh nhân đến sự phân phối y tế.

Phát hiện và phòng ngừa bệnh viện sớm

Lợi ích trực tiếp nhất là thu hồi các thông tin về DKA sớm giai đoạn đầu của một cuộc viếng thăm phòng cấp cứu. khi AI phát hiện điểm rủi ro đang tăng, nó có thể kích hoạt một sự can thiệp theo bước chân: một y tá liên lạc với bệnh nhân để hướng dẫn lượng insulin và truyền nước, một đơn thuốc cho máy đo nước từ xa được gửi, hoặc một xe cứu thương được gửi nếu nguy hiểm quá mức. dữ liệu từ một chương trình thí điểm ở trung tâm y tế lớn cho thấy giảm 40% trong vòng 12 tháng trong số bệnh viện có rủi ro cao đăng ký trong một chương trình điều khiển từ xa so với một nhóm điều khiển từ xa.

Giảm số lượng ở lại và nhận được

Ngay cả đối với bệnh nhân cần nhập viện, giám sát từ xa điều khiển Al có thể rút ngắn thời gian ở lại bằng cách cho phép xuất viện sớm với việc tiếp tục kiểm tra sau khi đăng ký tiếp tục nạp điện tử. Một bệnh nhân có thể được gửi về nhà ngay khi họ cần được ổn định y tế nếu hệ thống AI vẫn còn hoạt động tích cực và có thể nhanh chóng kiểm tra lại khả năng chăm sóc nếu cần thiết. Cách tiếp cận này đã được hiển thị để giảm thiểu tỷ lệ đọc 30 ngày do tăng lên 25% trong các nghiên cứu [FL: 0] của Nhân viên chẩn đoán khoa học và Công nghệ [FL: 1].

Sự tham gia của bệnh nhân tăng cao và sự tự thỏa mãn

Khi bệnh nhân nhận được những thông tin từ AI, giải thích những yếu tố nào đang thúc đẩy điểm rủi ro của chính họ, họ trở thành những người tham gia hoạt động trong sự chăm sóc của họ thay vì thụ động nhận được báo động. Một ứng dụng được thiết kế tốt có thể hiển thị biểu đồ xu hướng, giải thích những yếu tố nào đang thúc đẩy điểm rủi ro hiện tại, và gợi ý các bước hành động (v. g., sửa chữa, hyd, gọi đường dây chăm sóc). Việc này trao quyền cho bệnh nhân để quản lý tiểu đường một cách hiệu quả hơn. Khảo sát từ chương trình nhận dạng sơ bộ cho thấy 78% bệnh nhân cảm thấy tự tin hơn trong việc nhận ra các dấu hiệu cảnh báo DKA sau khi sử dụng ứng dụng một ứng dụng kiểm tra kháng thể dục trong 6 tháng.

Vượt qua những thử thách

Bất chấp lời hứa, việc giám sát AI-enhaned DKA ở quy mô quy mô đòi hỏi phải giải quyết một số chướng ngại vật thực tế.

Comment

Hệ thống chăm sóc sức khỏe bị phân tán; dữ liệu thiết bị từ một máy tính kiểu Dexcom CGM, một máy bơm Omnip, và một Watch Apple thường hạ cánh trong các kho chứa khác nhau. Xây dựng một đường ống dữ liệu thống nhất cần thiết đầu tư vào phần mềm giữa có thể bình thường hóa dữ liệu nhập từ các hệ thống khác nhau của hệ thống ADI, áp dụng mã chuẩn (v. d., INC để giảm bớt gánh nặng này.

Thuật toán Bias và độ đa năng

Mô hình AI được đào tạo chủ yếu dựa trên dữ liệu từ người da trắng, người trung lưu có thể không hoạt động tốt trong nhóm chưa được đại diện, dẫn đến việc bỏ qua DKA (những bản in sai) hoặc báo động sai. Để đảm bảo hiệu suất công bằng, bộ dữ liệu phải bao gồm các phân tích khác nhau về chủng tộc, sắc tộc, và kinh tế xã hội, cũng như các chế độ insulin khác nhau (boppers hàng ngày).

Sự tái định cư và sự lao động của bệnh viện

Việc giám sát từ xa của DKA đã được hoàn tất theo các mã giới hạn (v. d., CPT 993, 99454 để thiết lập và giám sát các thiết bị sinh lý học, nhưng không phải đặc biệt cho AI phân tích). Các dự luật điện tử mới được hoàn tất chỉ dưới các quy tắc và mô hình thanh toán đổi mới (v. d., gói tiền trả tiền cho dịch vụ chăm sóc tiểu đường) đang bắt đầu được bao gồm các dịch vụ đã được cấp độ cao, nhưng việc nhận nuôi phổ biến vẫn còn phụ thuộc vào chính sách rõ ràng. Các nhà hộ lý cũng cần phải tích hợp AI cảnh báo về công việc đang làm mà không cần thêm vào hệ thống thiết lập lại. Vì vậy, việc thiết kế giảm rủi ro cho các báo cáo thông báo động mỗi ngày một lần nữa, khi tình trạng nguy hiểm xảy ra việc thông qua việc thông báo lỗi chính thức.

Hướng tương lai: Về phòng chống tự động DKA

Sóng đổi mới tiếp theo trong hệ thống DKA theo dõi các điểm theo hướng hệ thống đóng kín đã được điều chỉnh tự động nhưng điều chỉnh lại tính chất insulin và đề nghị sự thay đổi lối sống. Các nhà nghiên cứu đang phát triển mô hình lai insulin kết hợp CM, ketone, và dữ liệu hoạt động để tăng tốc độ đốt cháy trước khi D80K, khi có rủi ro xảy ra, các ứng dụng axit trước tiên có thể được phát triển hiệu quả từ các quốc gia phát triển. Các nhà nghiên cứu đang phát triển các mô hình kết hợp chất lỏng này với nhau, và các mẫu CM, ketone, và các dữ liệu hoạt động để tăng tốc độ cao khi các thiết lập cơ chế độ DK.

Ngoài ra, các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đang được áp dụng cho các tin nhắn bệnh nhân và gọi các bản sao để phát hiện các triệu chứng tự báo trước của DKA (có lẽ là tôi nôn mửa và hơi thở của tôi bốc mùi lạ) và tăng lên để xem xét lâm sàng. Điều này thêm một lớp phát hiện sớm, đặc biệt cho bệnh nhân không phải luôn luôn mang cảm biến.

Sự hướng dẫn thực tiễn cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe

Đối với hệ thống y tế xem xét thực hiện AI để giám sát DKA từ xa, một bước tiếp cận theo thời gian thường mang lại kết quả tốt nhất: