Hiểu về sức khỏe

Mạng của những điều (IoT) đại diện một mạng lưới các thiết bị vật lý được nhúng vào các bộ cảm biến, phần mềm phần mềm và kết nối mà có khả năng thu thập dữ liệu và trao đổi. Trong chăm sóc y tế, IoT bao gồm một loạt ứng dụng từ xa giám sát bệnh nhân từ xa đến cơ sở hạ tầng thông minh. Đối với điều kiện kinh niên như tiểu đường, thiết bị IT cung cấp luồng liên tục dữ liệu sinh học có thể được phân tích trong thời gian thực. Sự chuyển đổi mô hình này biến bệnh nhân thụ thành tham gia tham gia hoạt động với thông tin sức khỏe của họ. Sự kết hợp của bệnh nhân từ xa sang bệnh nhân thông tin tiểu đường thông minh thông minh. Đối với điều kiện thông tin về việc tạo ra một vòng lặp, nơi mà công cụ dạy dỗ sẽ được phân tích [FBBBBBBB] thành [FBBBBBBS], Bản đồ thị hoạt động, có thể tự động, và thỉnh thoảng có sự tham khảo của bệnh nhân, và sự tham gia của việc liên quan hệ thống giáo dục, tôi có thể đưa ra một giải pháp y khoa dựa trên cơ sở dữ liệu có thể giải pháp

Vai trò của việc dạy dỗ bệnh nhân

Học vấn tiểu đường truyền thống thường xảy ra trong các thiết lập cấu trúc như lớp học hoặc một lần một buổi học với một nhà giáo dục tiểu đường. Trong khi những phương pháp này có giá trị, những phương pháp tiếp cận này thiếu sự liên tục. Thiết bị iT cho phép giáo dục liên tục bằng cách đưa việc học tập vào đời sống hàng ngày. Mỗi điểm dữ liệu - đọc lượng insulin, một liều insulin bị thiếu, một liều insulin, một tăng vọt sau bữa ăn, trở thành cơ hội để hiểu biết. Hiệp hội chẩn đoán của Mỹ là những người tự quản lý và hỗ trợ là đá góc chăm sóc tiểu đường hiệu quả. Việc này có thể tăng cường sự hỗ trợ này trên các bệnh nhân chỉ cần điều chỉnh ngữ cảnh hiện thời. Lấy thí dụ, bệnh nhân xem các xu hướng tiếp (GC) có thể kiểm soát ngay lập tức từ các phần giáo dục, hoặc các phần khác trong ngày học tập trung lập tức, có thể học tập trung tâm lý tính toán học tập trung vào các ứng dụng.

Từ dữ liệu này đến tri thức khác

Giá trị giáo dục cốt lõi của Iot nằm trong khả năng chuyển đổi dữ liệu thô thành kiến thức có thể hoạt động. chỉ đọc được một lượng đường đường huyết áp là có tính năng, nhưng phân tích xu hướng cho thấy các mẫu. nền tảng giáo dục có thể sử dụng các thuật toán để xác định sự tương quan giữa hành vi và kết quả. bệnh nhân bắt đầu chuyển hóa các mối quan hệ nguyên nhân và hiệu quả: "Khi tôi đi sau bữa ăn tối, việc kiêng ăn sáng của tôi tăng cường lượng đường ống (g-xi-lu-lu-lin) phát triển." Điều này giúp cho việc học hỏi nhiều hơn là lời khuyên trừu tượng bởi vì nó dựa trên cơ sở của bệnh nhân.

Đóng vòng lặp phản hồi

Giáo dục truyền thống thường bị gián đoạn. Một bệnh nhân có thể học về đếm cacbon trong lớp học nhưng không áp dụng kiến thức đó cho đến bữa ăn tiếp theo, mà không có cách nào để xác minh sự hiểu biết. oT đóng vòng lặp này ngay lập tức. Khi bệnh nhân đăng nhập vào một bữa ăn, CGM hiển thị phản ứng glymic trong vòng 15 đến 30 phút. Phản hồi đó sẽ tăng cường các quyết định đúng và các sai sót trong khi ngữ cảnh còn mới. Tính năng thực tế này là nền tảng của việc học lâu bền và khó để tái tạo trong bất kỳ định dạng giáo dục nào khác.

Thiết bị khoá IoT cho giáo dục chẩn đoán

Một số thiết bị ioT đặc biệt đóng góp vào việc kiên nhẫn học hành trong ngành chăm sóc tiểu đường.

  • Continuous Glucose Theo dõi [CGM] – Cung cấp dữ liệu và xu hướng thời gian thực, cho phép bệnh nhân thấy hiệu ứng ngay lập tức của thức ăn, thực tập và thuốc.
  • Smart Insulin Pens và Máy bơm ) – Theo dõi insulin và thời gian, cho thấy sự hiểu biết về dược phẩm và mối quan hệ giữa liều lượng và phản ứng chất béo.
  • Những người theo dấu phù hợp ) – Theo dõi hoạt động thể chất, ngủ và nhịp tim, giúp bệnh nhân hiểu cách các yếu tố sống ảnh hưởng đến việc kiểm soát glycmic.
  • Tỷ lệ ) – cân nặng và cấu tạo cơ thể, ảnh hưởng đến sự nhạy cảm insulin và rủi ro tim mạch.
  • Tôi Smartphone Apps ) – Thu thập dữ liệu từ nhiều thiết bị và cung cấp nội dung giáo dục, nhắc nhở và thúc đẩy hành vi.
  • Công cụ ghi chép thực phẩm Smart) – Dùng khả năng nhận diện ảnh và mã vạch để ước lượng nội dung của bột mì, dạy bệnh nhân về việc tạo thành phần dinh dưỡng cho bữa ăn.
  • Huyết áp Cuffs ) – Theo dõi sức khỏe tim mạch, giúp bệnh nhân hiểu mối liên hệ giữa huyết áp và tiểu đường.

Bộ theo dõi Glucose không ngừng (CGMs) Educate bệnh nhân

Các thiết bị này đưa một bộ cảm biến nhỏ vào da để đo mức độ liên kết của chất béo, mỗi vài phút. Dữ liệu được truyền không dây cho ứng dụng nhận hoặc điện thoại thông minh. Bệnh nhân có thể xem lượng đường huyết áp trong thời gian thực cùng với mũi tên chỉ hướng và tốc độ thay đổi. Phản hồi này lập tức dạy bệnh nhân về chỉ số glycymic của thức ăn, ảnh hưởng của stress, và hiệu ứng của insulin. Lấy thí dụ, bệnh nhân có thể nhận thấy một bữa ăn có chất béo cao gây ra chậm chậm trễ. Theo các dấu vết CM, họ học cách điều chỉnh tương ứng với mục lục thức của các loại. [F2] Ghi chú: thời gian hiển thị [FA2] cải thiện dữ liệu thời gian hiển thị: thời gian hiển thị các vùng màu sắc học tập xác định [F-G].

Name

Những thiết bị này học từ dữ liệu lịch sử để điều chỉnh tốc độ và giải quyết các chất ức chế insulin tự động. Tuy nhiên, chúng cũng dạy bệnh nhân bằng cách cung cấp báo cáo chi tiết về độ nhạy insulin, độ nhạy thời gian và khả năng biến đổi. Bệnh nhân có thể xem xét lượng insulin họ cần trong điều kiện khác nhau và hiểu các yếu tố của tỷ lệ insulin-carhydot. Các dữ liệu cho thấy sự phức tạp của bệnh tiểu đường, cách kích thích các bệnh nhân để trở thành những người chăm sóc đặc biệt hơn. Thông thường xuyên hơn, các bệnh nhân có thể kiểm tra lại lượng insulin họ cần trong một tuần, hoặc các yếu tố tăng cường bệnh nhân, để hiểu được các yếu tố gây ra các triệu chứng tăng áp lực và các yếu tố gây ra sự tăng áp lực của bệnh này.

Những cây viết thông minh và dấu vết của cây bút Insulin

Những cây bút insulin thông minh ghi nhận dữ liệu tiêm bao gồm lượng thuốc, thời gian và loại insulin được dùng. Dữ liệu này được đồng bộ hóa với một ứng dụng đồng bộ có thể bao gồm các sự kiện tiêm thuốc trên các dấu vết CGM. Bệnh nhân thấy chính xác liều insulin của họ tương quan thế nào với các thay đổi lượng đường huyết, dạy chúng về thời gian nhất định, hoạt động cao nhất, và trong suốt thời gian cấu trúc insulin khác nhau. Một số hệ thống cung cấp những tiến trình khuyến khích liều lượng dựa trên mức độ phân giải và dự định hấp thụ carbon, giúp bệnh nhân học cách thích hợp để thực hiện các chiến lược hướng dẫn.

Học hỏi cá nhân qua các nền tảng IoT

Khi một dữ liệu bệnh nhân hiển thị một mẫu mẫu của bệnh tăng đường huyết trong buổi chiều, hệ thống có thể đẩy các mô- đun giáo dục cụ thể vào các lựa chọn bữa chiều, hoạt động vật lý nghỉ ngơi, hoặc thời gian thuốc. Một số chương trình để kết hợp gamification - những điểm để xem xét nội dung giáo dục hoặc đạt được mục tiêu giáo dục - để tăng cường sự gắn kết. Chìa khóa là giáo dục không phải là một sự kiện duy nhất thời gian, mà là một quá trình thay đổi. [FT: FT: FT0] FT: Fition chấp thuận của các tính năng tương ứng với nhau làm việc tự động ký tự insulin [FT] có tăng cường các thành phần giáo dục, mà các thành phần giáo dục có lợi ích tăng lên, bao gồm các thành phần giáo dục, và các thuật viên có tính năng điều chỉnh lại.

Giao hàng giáo dục cho phần mềm ngữ cảnh

Nền tảng IoT hiện đại có thể phát hiện bối cảnh bệnh nhân và cung cấp giáo dục vào thời điểm tối ưu. Ví dụ, nếu bệnh nhân sắp tập thể dục và mức độ phân giải đường bán dẫn thấp, hệ thống có thể cung cấp một bài học ngắn về việc quản lý và hấp thụ carbonhydrat trước khi bắt đầu hoạt động. Tương tự, nếu bệnh nhân thường xuyên quên mất bữa ăn nhẹ lúc ngủ, hệ thống có thể gửi lời nhắc nhở bằng một thông tin ngắn về việc phòng chống tiểu đường qua đêm. Nhận thức ngữ cảnh này có thể được thực hiện bằng cách nhập khẩu từ cảm biến dữ liệu, thiết bị theo dõi hoạt động và dữ liệu của hệ thống định dạng cơ bản, và thông tin vào lịch và đường dẫn tới đường huyết insulin.

Hỗ trợ về hành vi và sự quyết định

Bên cạnh việc xem xét dữ liệu thụ động, thiết bị IoT có thể cung cấp hỗ trợ quyết định. Chẳng hạn, một nắp insulin thông minh có thể rung động và hiển thị một lời nhắc nhở nếu thiếu một đĩa cơm. Bệnh nhân nhận được một cú thúc đẩy và một thông điệp giáo dục ngắn về tầm quan trọng của thời gian. Qua thời gian, những vi sinh vật này huấn luyện bệnh nhân để dự đoán và đáp ứng lại các tín hiệu cơ thể của họ. Cách tiếp cận này, dựa trên kinh tế hành vi, đã được thể hiện để cải thiện mà không làm quá tải thông tin quá nhiều. Nudge có hiệu lực nhất khi chúng, hoạt động ngắn gọn, và được chuyển đổi ngay lập tức khi hành vi có liên quan. Tôi xuất hiện ra hệ thống xuất hiện tại chỉ trong một dạng hỗ trợ, trong mỗi thời điểm học tập tương tác.

Lợi ích của giáo dục bệnh nhân được kiểm soát

Tăng cường việc tham gia và ban cho

Khi bệnh nhân thấy dữ liệu của chính họ và hiểu được hành động của họ ảnh hưởng thế nào đến kết quả của họ họ cảm thấy kiểm soát tốt hơn. Cảm giác về cơ quan này là quan trọng cho việc quản lý bệnh mãn tính. Nghiên cứu cho thấy rằng bệnh nhân sử dụng thiết bị IoT báo cáo mức độ tự giới hạn cao hơn và có khả năng tham gia vào những hành vi tích cực như điều chỉnh insulin trước khi lên kế hoạch. kích thích thường tăng theo thời gian khi bệnh nhân phát hiện các mẫu mới và phát triển tính tò mò về sinh lý học của họ.

Kết quả tốt hơn của bệnh viện

Giáo dục liên tục dẫn đến việc kiểm soát đường huyết tốt hơn. Giảm mức HbA1c, tăng thời gian, và ít những tập hợp hạ đường huyết được cung cấp lợi ích tốt hơn từ việc hỗ trợ tiểu đường. thành phần giáo dục tăng cường những lợi ích này vì bệnh nhân học kỹ năng đo lường các khả năng giúp họ tránh trường hợp khẩn cấp. bệnh nhân hiểu rõ mối quan hệ giữa thời gian và lượng insulin được trang bị tốt hơn để xử lý các tình huống như bệnh tật, ăn uống, hoặc thay đổi ăn uống mà có thể phá vỡ sự kiểm soát của họ. giảm bớt gánh nặng trên hệ thống chăm sóc sức khỏe và cải thiện chất lượng cuộc sống.

Giảm giá

Phòng ngừa thông qua giáo dục giảm các biến chứng đắt đỏ. Việc thăm dò phòng cấp cứu, bệnh viện cho bệnh tiểu đường nhấn mạnh sự giáo dục, và các biến chứng dài hạn như tái phát bệnh nhân được giảm thiểu khi các chương trình giáo dục dựa trên IoT thường được xem lại trên mức đầu tư bệnh viện giảm và chi tiêu cấp tính. Bệnh nhân cũng được lợi ích về tài chính từ dịch vụ cấp cứu và ít thời gian hơn.

Những thử thách để được nhiều người nhận nuôi

Mặc dù nó đã hứa, nhưng giáo dục IoT phải đối mặt với những trở ngại quan trọng. Quyền riêng tư và an ninh dữ liệu là mối quan tâm hàng đầu. Thông tin về sức khỏe bệnh nhân phải được mã hóa và điều chỉnh với các quy định của HIPAA. Tính năng tương tác thiết bị vẫn còn là một thách thức. Một thiết bị giáo dục cần phải được sử dụng với một người nào đó có kinh nghiệm hạn chế. Cuối cùng, chi phí của thiết bị bảo hiểm và bảo hiểm có thể tạo ra các địa chỉ cần thiết bị thay đổi qua nền tảng. Hơn nữa, khả năng phân loại sức khỏe và kỹ thuật số khác nhau giữa các bệnh nhân. Một thiết bị giáo dục cũng có thể được giới hạn bởi một người nào đó. Cuối cùng, giá trị của thiết bị IT và bảo hiểm có thể tạo ra các địa chỉ cần thiết bị trợ giúp, có thể cần thiết bị chăm sóc sức khỏe, và không có sự hỗ trợ y tế, và không có lợi ích cho các bệnh nhân, tôi có lợi ích về mặt y tế, và không có sự hỗ trợ y tế, và cũng có lợi ích cho bệnh nhân có khả năng tăng cường độ giáo dục.

Quan tâm đến quyền riêng tư và thực tế của người dùng

Thu thập dữ liệu sức khỏe liên tục làm tăng các câu hỏi đạo đức về việc ai sở hữu dữ liệu và cách sử dụng nó. Bệnh nhân phải cho phép có sự đồng ý có hiểu biết về việc chia sẻ dữ liệu và hiểu rằng dữ liệu của họ có thể được dùng cho việc nghiên cứu hoặc cải thiện thuật toán. Nội dung giáo dục cũng phải dựa trên bằng chứng và không bị ảnh hưởng bởi lợi ích thương mại. Tính chất trong các quyết định thuật toán là cần thiết để duy trì sự tin tưởng. Các khung điều chỉnh như bảo hiểm cổng và Đạo luật bảo hiểm (HPAA) cung cấp các đường dẫn bảo vệ cơ sở, nhưng cũng nên có sự kiểm soát của các bệnh nhân có thể truy cập dữ liệu và mục đích thiết kế. Tính chất này đòi hỏi sự thúc đẩy bệnh nhân hơn là sự tự do hoạt động động động lực từ hành vi tính.

Khả năng truy cập và tính khả năng truy cập kỹ thuật số

Không phải tất cả bệnh nhân đều cảm thấy thoải mái như vậy với ứng dụng điện thoại thông minh và thiết bị kết nối. già yếu, bệnh nhân có khả năng sử dụng tiếng Anh hạn chế, và những người có kinh tế thấp hơn có thể đối mặt với rào cản để nhận con nuôi. Giao diện thiết bị nên được thiết kế để sử dụng cho các ứng dụng thông tin cá nhân khác nhau, với tùy chọn để xem những cách đơn giản hóa, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, và tương tác giọng nói. Các nhà cung cấp chăm sóc sức khỏe nên đánh giá việc phân chia thông tin kỹ thuật số như một phần của quá trình sắp xếp thiết bị và cung cấp nguồn tài nguyên để đảm bảo rằng mọi bệnh nhân có thể được lợi ích từ giáo dục IoT- lợi ích từ nền giáo dục. Các công ty công ty và nhà giáo dục có thể đóng vai trò cao có giá trị trong việc phân chia sẻ thông tin kỹ thuật số.

Hướng tương lai: AI và phân tích cấp cao

Giới hạn kế tiếp cho IoT trong giáo dục tiểu đường bao gồm trí thông minh nhân tạo (AI) và dự đoán phân tích. AI có thể chuyển đổi dữ liệu thô thành mô hình dự đoán đường dẫn đường đi bộ trước khi xảy ra. Thay vì phản ứng với việc đọc cao, hệ thống có thể giáo dục bệnh nhân tích cực: "Các hệ thống tương tác trong ngôn ngữ tự nhiên để trả lời các câu hỏi của bạn, trong thời gian thực sự, như là một nhà giáo dục, 24% cho bệnh nhân sẽ tích hợp với bệnh tiểu đường trong hai giờ tới. Đây là một gợi ý nhỏ. Loại giáo dục hấp dẫn này đòi hỏi sự học kỹ thuật phức tạp về dữ liệu. Hệ thống tương lai có thể kết hợp với các câu hỏi tự nhiên trong các câu hỏi hành động, như là một bệnh nhân hoạt động của bệnh nhân. Kết quả của bệnh nhân có thể tăng cường độ giáo dục, và kết quả của một bệnh nhân, và thậm chí có thể tạo ra các kết quả nghiên cứu về các kết quả giáo dục, và thậm chí là một kết quả tương tự nhiên của một kết quả giáo dục, và có thể tạo ra một kết quả mới.

Những lời tiên đoán về cách học tích cực

Những mô hình dự đoán có thể xác định bệnh nhân có nguy cơ bị biến chứng cụ thể trước khi những biến chứng này xảy ra. Chẳng hạn, hệ thống AI có thể phát hiện một mô hình biến đổi glymic tăng nhanh trước khi bệnh nhân bị thiếu đường huyết trầm trọng. Hệ thống này có thể cung cấp nội dung giáo dục tập trung vào việc ngăn ngừa đường huyết, đếm chất béo, và glucgon sử dụng. Phương pháp tiếp cận tích cực này chuyển từ sự phản ứng sang khả năng phản ứng, giúp bệnh nhân phát triển kỹ năng họ cần trước khi gặp khủng hoảng.

Sự huấn luyện ảo và hỗ trợ cộng đồng

Nền tảng xã hội cho phép bệnh nhân so sánh các xu hướng ẩn danh, phát triển một cảm giác của cộng đồng. Nghiên cứu chỉ ra rằng sự hỗ trợ xã hội nâng cao khả năng học tập và sự gắn kết dữ liệu với việc đào tạo hệ thống giáo dục hay huấn luyện viên, tạo ra hệ thống giáo dục mạnh mẽ. Tính năng xã hội cho phép bệnh nhân có thể xem xét các báo cáo hàng tuần, xác định các khu vực để cải thiện, và cung cấp giáo dục cá nhân trong lúc tham khảo ý kiến. Một số chương trình nghiên cứu cho thấy sự hỗ trợ xã hội giúp tăng cường khả năng học và sự gắn kết chặt chẽ với các dữ liệu trực tiếp cung cấp câu trả lời cho cả bệnh nhân, vẽ các dữ liệu lâm sàng và lịch sử bệnh nhân.

Hợp nhất với hồ sơ sức khỏe điện tử

Kết nối nền tảng IoT tới hồ sơ sức khỏe điện tử (EHRs) tạo ra một quan điểm toàn diện về tình trạng sức khỏe của bệnh nhân. Các y sĩ có thể thấy dữ liệu thời gian thực cùng kết quả thí nghiệm, danh sách thuốc, và thăm dò ghi chú, cho phép họ cung cấp sự hướng dẫn có hiểu biết hơn trong cuộc hẹn. Đối với mục tiêu giáo dục, sự kết hợp này cho phép hệ thống tham khảo các sự kiện lâm sàng trong việc dạy dỗ. Ví dụ, nếu bệnh nhân mới đây có thể cung cấp mục tiêu giáo dục trên các yếu tố đã thay đổi. Sự kết hợp giữa các tính chất lượng cũng hỗ trợ khả năng cải tiến hóa dữ liệu bằng cách cung cấp dữ liệu về kết quả giáo dục và kết quả giáo dục.

Chiến dịch cứu trợ cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe

Các tổ chức chăm sóc sức khỏe tìm cách thực hiện giáo dục dựa trên bệnh nhân nên bắt đầu với một khuôn khổ rõ ràng. Xác định nhóm bệnh nhân có lợi ích nhất, chẳng hạn như những cá nhân bị tiểu đường kém kiểm soát hoặc những người mới được chẩn đoán cần giáo dục nền tảng. Chọn những thiết bị và nền tảng cung cấp tính năng giáo dục mạnh mẽ và tích hợp với các công việc lâm sàng đang có sẵn. Các nhân viên y tế để giải thích dữ liệu IoT và kết hợp nó vào các cuộc thảo luận giáo dục với bệnh nhân. tiến trình thiết lập, an ninh và tiếp tục giám sát kết quả giáo dục. Chương trình điều khiển trong các thiết lập có thể tạo ra bằng chứng về sự hỗ trợ rộng rãi và bảo hiểm bảo hiểm.

Làm giảm thành quả của việc giáo dục

Để biện minh cho đầu tư vào giáo dục IoT, các tổ chức cần thiết thiết thiết thiết bị vượt quá tầm kiểm soát của đường truyền. đánh giá kiến thức, khảo sát tự kiểm soát, tỷ lệ tham gia thiết bị, và chỉ số thay đổi hành vi tất cả đều cung cấp bằng chứng về ảnh hưởng giáo dục. nghiên cứu dài hạn để theo dõi bệnh nhân trong nhiều tháng và năm có thể cho thấy liệu giáo dục dựa trên IoT có thể cải thiện lâu dài trong hành vi tự quản lý. hệ thống sức khỏe cũng nên đo lường sự hài lòng với sự can thiệp giáo dục của bệnh nhân, như việc gắn kết với nội dung mà bệnh nhân tìm thấy hữu ích và dễ tiếp cận.

Kết luận

Internet của những thứ đang tái tạo giáo dục tiểu đường từ một sự kiện tĩnh mạch, biểu hiện. dữ liệu thực từ CGM, bút insulin thông minh, và có thể chuyển mọi quyết định sang cơ hội học tập. trong khi thách thức vẫn còn xung quanh sự riêng tư, sự liên quan, và sự cân bằng, quỹ đạo rõ ràng: IoT sẽ giúp cho giáo dục tiểu đường dễ dàng hơn và hiệu quả hơn cho hàng triệu người trên toàn thế giới. Vì vậy, khi mà các bệnh nhân có thể di chuyển tương lai, nơi mà các cơ hội giáo dục có khả năng tốt nhất để tiếp tục chăm sóc sức khỏe cá nhân.