Các nhà y học cá nhân đã điều trị theo cách riêng biệt, theo cách điều trị cá nhân cho mỗi cá nhân. bằng cách kết hợp gen, chất hóa học và trao đổi chất dữ liệu với các yếu tố môi trường và lối sống, các bác sĩ có thể thiết kế các biện pháp tương tác chính xác, hiệu quả và an toàn. Việc quản lý vòng lặp đóng kết đề cập đến các hệ thống tự động giám sát các hệ thống sinh lý học mà theo dõi và điều chỉnh các liệu pháp trong thời gian thực mà không cần trực tiếp sự can thiệp. kết hợp hai mô hình này đang hội tụ lại để tạo ra một tiêu chuẩn chăm sóc mới, một là sự thích nghi, có tính năng tự điều chỉnh, và tối ưu riêng lẻ. Bài này nghiên cứu cách sắp xếp các loại thuốc cá nhân của các thiết lập vòng quản lý, giúp đỡ và chăm sóc sức khỏe và hỗ trợ sức khỏe.

Sự tiến hóa lịch sử của y học cá nhân

Khái niệm về y học cá nhân không phải là hoàn toàn mới - sinh vật học đã luôn luôn xem xét tuổi tác, cân nặng và lịch sử y học khi kê đơn thuốc. tuy nhiên, thời đại hiện đại bắt đầu với sự hoàn thành của Dự án Gen Nhân loại vào năm 2003, cung cấp bản đồ tham khảo của DNA con người. thành tựu này mở ra cửa để xác định các biến thể di truyền ảnh hưởng đến sự trao đổi chất, sự dễ nhiễm bệnh và cách điều trị. Pharmamogenic, nghiên cứu về cách phản ứng của gen với thuốc, đã trở thành một góc nhìn cá nhân. Ví dụ, trong hệ gen C192 ảnh hưởng đến sự biến đổi gen của các bệnh nhân, và sự điều trị liệu có thể kiểm soát được, giảm thiểu khả năng kiểm soát gen của các yếu tố và các yếu tố di truyền học, giảm thiểu khả năng kiểm tra các yếu tố về các yếu tố có thể kiểm soát thông tin về các yếu tố di truyền học, giảm thiểu thiểu thiểu thiểu các yếu tố về các yếu tố về các yếu tố di truyền học, và các yếu tố di truyền học, và các yếu tố liên quan đến các yếu tố di truyền học, giảm thiểu thiểu thiểu thiểu thiểu số

Tương tự, sự gia tăng của dữ liệu sức khỏe điện tử và dữ liệu phân tích lớn đã cho phép sự tổng hợp của thông tin bệnh nhân ở quy mô. sự khởi đầu như chương trình nghiên cứu của chúng ta ở Hoa Kỳ nhằm thu thập dữ liệu gen, môi trường và lối sống từ một triệu người tham gia tăng cường thuốc chính xác. lớp dữ liệu phong phú này tạo nên nền tảng cho thế hệ kết nối tiếp theo của hệ thống đóng có thể hoạt động thích nghi với sinh học độc đáo của mỗi cá nhân.

Hệ cơ khí của hệ thống vòng lặp khép kín

Một hệ thống vòng khép kín gọi là hệ thống điều khiển phản hồi tự động-consist of ba thành phần cốt lõi: bộ điều khiển, và bộ điều khiển. Cảm biến liên tục đo biến sinh lý học (v. d., huyết thanh, nhịp tim, huyết áp). Bộ điều khiển xử lý dữ liệu bộ nhạy bằng cách sử dụng các thuật toán và xác định sự điều chỉnh cần thiết. Bộ kích hoạt (v. d., một máy tạo xung lực, một máy tạo điều hòa, một máy bơm thuốc, một máy bơm) thực hiện sự sửa chữa. Vòng lặp đi lặp lại vô hạn, cho phép hệ thống duy trì một trạng thái không cần thiết. tiến bộ, không cần thiết, không dây dẫn điện tử và điện tử có khả năng tạo thành bộ phận điện tử có khả năng tạo ra bộ lọc hay có khả năng cấy ghép. Để dự đoán các biến đổi các biến đổi thời gian, và dự đoán các biến đổi nhanh hơn khả năng chuyển đổi thông tin thông minh của hệ thống thông minh và khả năng chuyển đổi nhanh hơn.

Công nghệ cảm biến

Cảm biến hiện đại là mắt của hệ thống vòng khép kín. Bộ theo dõi kỹ thuật nhận dạng đường huyết không ngừng (CGM) dùng bộ phận điện tử, nhiệt độ và hoạt động. Độ chính xác, độ bền và độ dài của các cảm biến này là quan trọng vì dữ liệu sai có thể dẫn đến việc điều chỉnh sai. Nghiên cứu đang tiếp tục phát triển bộ cảm biến không có sức chịu đựng và radiocliterency để mở rộng phạm vi của bộ phận điện tử, ví dụ bộ phận cảm biến hay bộ phận cảm biến hóa chất chảy vào nhau, kiểm tra dòng chảy và dịch chuyển hóa thời gian thực.

Thuật toán Điều khiển

Thuật toán điều khiển dịch các bộ điều khiển của bộ điều khiển dịch ra các lệnh. Các phương pháp thông thường nhất là tương ứng- vi xử lý (PID), bộ điều khiển âm thanh, logic mờ, và mô hình dự đoán (MPC). MPC đặc biệt mạnh mẽ vì nó sử dụng mô hình động lực của người bệnh để dự đoán kết quả tương lai và tối ưu hóa. Ví dụ, trong hệ thống tuyến tụy nhân tạo, MPC có thể giải thích cho sự hấp thụ, vận động và độ nhạy của insulin - tương ứng với cá nhân. Cá nhân hoá y học cần thiết để cung cấp dữ liệu cần thiết cho việc cập nhật và cập nhật các mô hình này. Nếu không có khả năng tiên đoán hệ thống này, có thể đóng lại hoặc đang dẫn hoặc đang tiến hành tiến hành tiến hành tiến triển, cũng có thể gây nguy hiểm cho bệnh nhân để tăng cường độ hiệu quả.

Làm thế nào các hệ thống vòng lặp bị đóng cửa được cá nhân hóa

Các loại thuốc cá nhân làm giàu cho việc quản lý vòng lặp kín bằng cách cung cấp các hồ sơ đặc trưng chi tiết, chi tiết của bệnh nhân cho phép tham số chính xác hơn của các thuật toán và chính xác hơn.

  • Phụ đề Pharmacogenic:) Biết được con đường trao đổi chất thuốc của bệnh nhân cho phép bộ điều khiển chọn đúng thuốc và liều. Ví dụ, bệnh nhân với sự trao đổi chất từ thiện cần ít liều hơn để tránh chảy máu; hệ thống tự động chống đông máu có thể kết hợp dữ liệu genotype để đặt ra giới hạn an toàn.
  • Đường trục cơ sở phát triển: mỗi cá nhân có nhịp điệu đặc biệt, phản ứng căng thẳng, và tỷ lệ trao đổi chất. Y học cá nhân hóa cung cấp dữ liệu cơ bản - chẳng hạn như mức độ kiêng ăn, mức độ biến đổi của tim, và hồ sơ của cơ sở dữ liệu của cơ sở đó.
  • Sự tương tác giữa các thuật toán kiểm soát: [FLT: 1] Nhiều bệnh nhân có nhiều điều kiện mãn tính. Lịch sử cá nhân về chức năng thận, hoạt động gan, và các tương tác thuốc có thể được mã hóa thành các thuật toán điều khiển để ngăn chặn hiệu ứng ngang. Ví dụ, một hệ thống vòng khép kín cho bệnh nhân bị suy giảm thận phải điều chỉnh để có giấy phép sử dụng.
  • Kiểu sống và dữ liệu hành vi: nhập từ bộ theo dõi thể dục, theo dõi giấc ngủ và các bản ghi chế độ ăn uống có thể được kết hợp để dự đoán những thay đổi trong tình trạng sinh lý học. Một hệ thống vòng khép kín mà biết một bệnh nhân chỉ mới bắt đầu vận hành có thể điều chỉnh việc sản xuất insulin trước khi không có gì xảy ra.

Ví dụ: Bộ phận sinh dục sinh sản

Ví dụ thành thục nhất về quản lý vòng lặp khép kín cá nhân là hệ thống tự động kết hợp các mô hình học tập mô hình bữa ăn của bệnh nhân với độ nhạy insulin trong thời gian. Việc kết hợp giữa hai vòng khép lại bắt đầu với hồ sơ ban đầu bắt đầu từ lịch sử bệnh nhân (v. d., tổng hợp chất insulin trong giờ ăn. Nhưng hệ thống mới hơn hoàn toàn tự động hóa để kết hợp các mô hình học tập tính toán với các mẫu thức ăn của bệnh nhân và độ nhạy insulin trong thời gian. Việc sắp xếp cá nhân bắt đầu với hồ sơ gốc bắt đầu từ lịch sử của bệnh nhân (v. d., tổng hợp chất hữu hiệu, chất hữu hiệu, lượng phân hủy phân loại. Khi hệ thống hoạt động, nó liên tục tăng số tham số hiệu như tốc độ và hiệu hóa insulin, thích ứng xử lý tính năng tự thích hợp với các hiệu hiệu ứng phụ, hoặc thay đổi độ căng thẳng, hoặc các hiệu ứng xử lý chu kỳ thử nghiệm chu kỳ nhất định giới hạn và giảm hiệu hóa đơn giản hơn, so với các loại thuốc giảm hiệu hóa đơn giản hơn, so với một số hiệu hóa đơn giản hơn, so với một số hiệu hóa đơn giản hóa đơn giản

Ngoài tiểu đường: Tim mạch và các ứng dụng thần kinh

Trong ngành tim mạch, máy trợ tim mạch cấy ghép, chế độ tim mạch- chứng tự động tăng giá trị bằng cách tổng hợp các dấu hiệu di truyền của nguy cơ loạn nhịp tim (v. d., tiến trình nhận dạng nhanh của cơ quan) thành các ngưỡng nhận dạng nhanh. Đối với bệnh nhân bị lỗi tim, các hệ thống đóng có thể theo dõi áp suất phổi và tự động điều chỉnh chức năng giải quyết hoặc định vị thần kinh. Tương tự, việc kết hợp các dấu hiệu di truyền của chứng rối loạn thần kinh, hoặc rối loạn thần kinh, hoặc bệnh Parkinson, để tạo ra các tín hiệu điện tử chỉ khi bệnh nhân bị kích thích, khi các hệ thống thu hồi và các dữ liệu thần kinh có khả năng hấp dẫn riêng, hoặc các thiết bị thu nhận dạng thần kinh riêng của mỗi hệ thống phù hợp nhất, có khả năng thẩm định các dấu hiệu gây nhiễu ứng ứng ứng ứng ứng với các dây thần kinh.

Các ứng dụng và các phương pháp trị liệu trên thế giới

Sự hội tụ của y học cá nhân và kiểm soát vòng lặp khép kín đang mở rộng khắp nhiều khu vực điều trị:

  • sia:) Hệ thống truyền tĩnh mạch đóng cửa điều chỉnh proofol hoặc sevofurane mức độ mã hóa điện não (v. d., chỉ mục nhị phân) và phản ứng kiên nhẫn. Các yếu tố cá nhân như tuổi tác, cấu tạo cơ thể, và chức năng gan có thể được nạp sẵn để dự đoán kích thích ban đầu. Hệ thống như cloDS (Closesthesia Department System) đã được hiển thị để giảm bớt sự tiêu dùng và phục hồi thuốc.
  • Quản lý ống thở: Việc tự động điều khiển bệnh nhân hậu môn điều khiển hậu môn (PCA) có thể được tăng cường với khả năng điều khiển vòng kín mà giám sát tốc độ hô hấp và bão hòa oxy để tránh quá độ. Các biến thể địa chấn trong cơ thể biến đổi tế bào có thể được sử dụng để đặt giới hạn tối đa an toàn hơn. Nghiên cứu đang tiến hành tích hợp không nhận thức, như chỉ số tính toán, để giảm cân analge trong thời gian thực.
  • Quản lý động lực: ) Trong việc chăm sóc nghiêm trọng, hệ thống đóng kín, kẹp tĩnh mạch và dịch để duy trì nghĩa là áp suất động mạch. Mô hình cá nhân về độ phản ứng của động lực (được tạo từ các thông số như biến thể xung) cải tiến độ chính xác. Bộ theo dõi lâm sàng EV1000, kết hợp với bộ cảm biến IcumenQ, cung cấp một nền quản lý vòng tròn để thích ứng với sinh lý vật lý học cá nhân.
  • Y tế cơ bản:) đóng các vòng thần kinh trực tiếp kích thích trực tiếp (tDCS) và kích thích sâu vào não bộ cho trầm cảm đang được kiểm tra với mục tiêu kích thích cá nhân dựa trên các triệu chứng và hoạt động thần kinh. Các nghiên cứu ban đầu cho thấy việc đóng gói thần kinh có thể giảm các triệu chứng trầm cảm có hiệu quả hơn việc điều trị mở khi các tham số kích thích được điều chỉnh với trạng thái não thực tế của bệnh nhân.

Những thử thách và giới hạn

Dù đã hứa, nhưng phải vượt qua nhiều trở ngại để được nhận nuôi rộng rãi:

  • Bảo mật và quyền riêng tư:[FLT: 1) Hệ thống khép kín tạo ra dòng chảy lớn dữ liệu sức khỏe cá nhân được truyền đi không dây. Đột nhập có thể phơi bày thông tin nhạy cảm hoặc cho phép các diễn viên độc hại làm hỏng hệ thống. Mã hóa dữ liệu an toàn, và các giao thức đồng ý bệnh nhân là thiết yếu. Các cấu trúc như HIPAA trong U.S.S. và GDPR trong châu Âu cung cấp các khuôn khổ, nhưng việc thực thi và phân chia dữ liệu qua đường phân chia qua đường phân chia dữ liệu vẫn còn phức tạp.
  • Thuật toán phân phối insulin được đào tạo trên dữ liệu người lớn có thể không đúng đối với bệnh nhân nhi. Bộ sưu tập dữ liệu và nhận thức được đòi hỏi. Thiết lập như kế hoạch hành động đa dạng của năng của năng lượng của năng lượng của háu. Lấy thí dụ, một thuật toán giao dịch insulin được đào tạo về dữ liệu người lớn có thể không tính toán sai đối với các bệnh nhân bậc. Tập dữ liệu đảo ngược và mô hình nhận thức chính xác là cần thiết.
  • Những tính toán như là các thuật toán thích nghi đã được phát triển ), nhưng các tiến trình tán thành vẫn còn tốn kém và tốn kém. Các nhà sản xuất phải chứng minh không chỉ an toàn ban đầu mà còn cho thấy sự ổn định lâu dài như các thuật toán tiến hóa.
  • Khả năng xâm nhập: Các thiết bị khác nhau và hệ thống ghi chép sức khỏe điện tử thường sử dụng định dạng dữ liệu độc quyền, khó hòa nhập. Tiêu chuẩn như HL7 FHIR đang được chấp nhận, nhưng hệ thống di sản vẫn là rào cản đóng lại không thể ngắt kết nối hoạt động vòng lặp qua bệnh viện và nhà ở. Sự phát triển của giao thức trao đổi dữ liệu phổ thông, như tiêu chuẩn của hệ thống định dạng đường biên tập trung tâm, đang giúp đỡ các khoảng cách này.
  • Tính chấp nhận của con người:) Một số bệnh nhân có thể thấy khó chịu với hệ thống tự động hoàn toàn mà không cần sự giám sát của con người. giáo dục, giao diện người dùng trong suốt, và tùy chọn "trong vòng lặp" có thể giúp xây dựng lòng tin. Thử nghiệm của hệ thống tuyến tụy nhân tạo đã cho thấy sự tự tin tăng với thời gian và kết quả thuận lợi, nhưng sự lo lắng ban đầu là phổ biến.

Quan tâm đến thực tế

Quản lý vòng khép cá nhân nêu lên những câu hỏi quan trọng về đạo đức. Thứ nhất, ai chịu trách nhiệm khi hệ thống tự động tạo ra lỗi - nhà sản xuất, người lập trình nó, hoặc bệnh nhân sử dụng nó? rõ ràng các khung trách nhiệm là cần thiết. Thứ hai, tính công bằng của việc truy cập: kiểm tra gen giá trị cao và các thiết bị vòng lặp kín có thể mở rộng sự khác biệt về y tế. Những nhà sản xuất chính sách phải xem xét các chương trình phụ và các nền tảng mã nguồn mở để phân giải những công nghệ này. Thứ ba, sự chấp thuận có hiểu biết phải bao gồm các tính năng động của thuật toán; các bệnh nhân nên hiểu rằng hệ thống sẽ thay đổi hành vi của nó như nó. Thứ tư, những thiết bị đóng hộp "có khả năng phát triển khả năng phát triển đầy đủ các thuật toán không thể giải thích các thuật toán hành động có khả năng xác định hành động này. Hơn nữa, có thể giải thích các biện pháp kiểm tra tính năng thẩm định tương ứng với các tính năng xác định tương ứng, và kiểm tra các tính năng kiểm tra.

Hướng tương lai

Trong thập kỷ tới, rất có thể sẽ thấy nhiều diễn biến:

  • Mô phỏng phân tích vi sinh học: ). ).
  • Phụ đề và ngăn chặn vòng lặp đóng: [FLT: 1] Thay vì phản ứng với sự lệch hướng, hệ thống tương lai sẽ dùng mạo hiểm liên tục để can thiệp trước khi có vấn đề xảy ra. Các cảm biến có thể kết hợp với AI có thể dự đoán một cơn hen trước và điều chỉnh liều thuốc xịt hoặc kích hoạt bộ lọc. Một hệ thống như vậy đã được chứng minh trong các nghiên cứu có khả năng kiểm chứng bằng cách sử dụng bộ lọc hô hấp.
  • Hệ thống dự phòng:) nhiều thiết bị vòng kín hoạt động cùng lúc trong một bệnh nhân (v. d., một máy bơm insulin và một bộ theo dõi huyết áp liên tục có thể phối hợp thông qua một bộ điều khiển trung tâm để giải quyết xung đột và tối ưu hóa toàn bộ kết quả. Nó tương tự với hệ thống đa tác nhân đa chức năng trong robot và có thể được thực hiện bằng lớp hợp tác dựa trên mây.
  • Các bộ phận kỹ thuật phục hồi sinh học: ) Các nhà nghiên cứu ở MIT đã phát triển các thiết bị cấy ghép có thể lưu trữ và giải phóng thuốc với các tín hiệu không dây không dây, có thể tạo ra các vòng lặp khép kín, hạn chế dài, hạn chế việc chuyển hóa thuốc.
  • Việc chia sẻ dữ liệu Global và học tập theo cách: ) phương pháp riêng tư như nghiên cứu liên tục sẽ cho phép các thuật toán học từ dữ liệu của nhiều bệnh nhân mà không cần tập trung, cải thiện cá nhân hóa trong khi bảo vệ sự bảo vệ tính bảo mật. Fededing for Medical Al [FL:FL:3] phụ trách nghiên cứu] đang thực hiện các phương pháp liên hệ như vậy trong ngành khoa học và thần kinh.

Kết luận

Các nhà quản lý vòng lặp cá nhân và các vòng lặp đóng đang chuyển đổi chăm sóc sức khỏe theo hướng chuẩn xác, tự động hóa và tối ưu liên tục. Bằng cách dịch các tính năng sinh học và hành vi cá nhân thành các tham số hoạt động được cho hệ thống tự động, các bác sĩ có thể đạt được kết quả an toàn hơn, hiệu quả hơn, và đáp ứng hơn cả các phương pháp điều trị tĩnh truyền thống. Trong khi các thử thách vẫn còn- dữ liệu riêng tư bản, sự thích nghi điều chỉnh và sự truy cập cân bằng. Khi cảm biến các cảm biến trở thành nhỏ hơn, các thuật toán, và cá nhân hóa nhiều hơn, sự kết hợp của hai lĩnh vực này sẽ thay đổi cách chúng ta quản lý tiểu đường, rối loạn thần kinh và nhiều điều kiện khác. Trong tương lai, các điều kiện không phải là một trong một vấn đề kiểm soát.