Paklauskite bet kurio žmogaus, dėl ko gyvenimas su diabetu yra toks sudėtingas, ir jie mano, kad žino atsakymus.
„Šūviai“. (Tiesą sakant, prie jų pripranti gana greitai.)
„Valgio planavimas“. (Tiesa, tai turėtų daryti visi.)
"Kaina." (Taip, tai gana šiurkštus, bet ne viskas.)
Realybė? Labiausiai tiems, kurie serga cukriniu diabetu ar kovoja su priešdiabetu, yra ne tik gydymo planas, nesuskaičiuojami daugybė adatų ar net dažnai bauginančios sąskaitos.
„Tai begalinis, nuolatinis ir neišvengiamas šurmulys galvoje apie tai, ką darai teisingai, ką darai ne taip, kiek laiko insulinas buvo laive, jei barista tikrai matavo žemės riešutų sviestą, kaip prašei“, sako Jaime Jonesas iš Kolorado, kuris jau aštuonerius metus vadovauja savo vaiko 1 tipo diabetui (T1D). "Tai neišvengiamumas viso to. Sąžiningai, tai gali jausti sielą. “
Iš tiesų, ekspertai sako, kad diabetu sergantiems žmonėms yra nuolatinis sprendimų priėmimo režimas. Garsus endokrinologas dr. Howardas Wolpertas, „Lilly Cambridge“ inovacijų centro vyriausiasis medicinos vadovas sujungtosios priežiūros srityje, mano, kad diabetu sergantis asmuo per dieną priima mažiausiai 300 su diabetu susijusių sprendimų. Tai daugiau nei 109 000 sprendimų per metus.
Nenuostabu, kad žmonės perdega, užklumpa ar tiesiog mesti ranka.
Ar visa tai galėtų judėti geresnio rytojaus link? Vadinamojo mašininio mokymosi arba dirbtinio intelekto (AI) naudojimas diabeto priežiūroje yra auganti pramonė. Jis orientuotas ne tik į geresnes diabetu sergančių žmonių rezultatus, bet ir į geresnį gyvenimą, kai jie siekia šių tikslų.
Tikimasi sukurti prieinamas programas, programas ir kitus įrankius, kurie perimtų kai kuriuos nuolatinius sprendimų priėmimo procesus, arba bent jau padėtų žmonėms rinkti ir įvertinti savo duomenis, kad jie galėtų juos suprasti taip, kad jie galėtų lengviau juos suprasti. kasdieninė našta.
Ar AI gali būti kitas didelis proveržis kasdienėje diabeto priežiūroje? Daugelis to tikisi.
Kodėl dirbtinis intelektas?
Terminai dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis dažnai vartojami pakaitomis, nes jie nurodo kompiuterių sugebėjimą sukrėsti milžiniškus duomenų rinkinius ir „mokytis“ iš aptiktų modelių, kurių žmogaus protas niekada negalėjo pasiekti.
Tikimasi, kad dirbtinis intelektas sveikatos priežiūros srityje iki 2022 m. Bus 8 milijardų dolerių pramonė, tačiau Maisto ir vaistų administracija (FDA) vis dar nerimauja dėl rezultatų atkuriamumo ir naudojamų duomenų rinkinių trūkumų, įskaitant įvairovės trūkumą.
Vis dėlto svajonė yra dirbtiniu intelektu paremtas pasaulis, kuriame žingsnių sekimo aparatas kalba su mėnesinių ciklo kalendoriumi, širdies monitoriumi, matuokliu arba nuolatiniu gliukozės matuokliu (CGM) ir kt. Šios sistemos naudodamiesi algoritmais dalintųsi ir lygintų duomenis, o tada lengvai skaitomu ir prieinamu, lengvai suprantamu būdu pateiktų, koks sprendimas žmogui būtų geriausias šiuo metu, kaip gydytojas kišenėje. arba tikras „diabeto pašnibždovas“, tyliai vedantis jus tų sprendimų link ir išlaisvinantis smegenis sutelkti dėmesį į likusį gyvenimą.
Drambliuko svajonės? Galbūt ne.
Cukrinio diabeto pasaulyje AI jau įgalino revoliuciją uždarojo ciklo sistemose (dar vadinamose dirbtinės kasos technologija) ir tarpusavyje sujungtose priemonėse, padedančiomis diabetu sergančiam asmeniui rinkti ir kaupti daugiau duomenų, matyti tų duomenų tendencijas ir būti nukreipti į geresnius sprendimus.
„Išmanioji“ diabeto technologija
Kai insulino pompos pirmą kartą pradėjo sekti tokius dalykus kaip boliuso dozės praėjusiems valgiams, diabeto pasaulis šventė. Tai buvo kūdikio žingsnis, o dabar papildomi žingsniai atvedė mus prie protingesnių ir labiau integruotų įrankių.
Šiandien visos kompanijos, tokios kaip „Livongo“, „Cecelia Health“, „One Drop“, „Virta Health“ ir „mySugr“, veikia ir veikia su dirbtiniu intelektu valdomomis sistemomis, skirtomis padėti rinkti, kaupti, platinti ir naudoti duomenis efektyvesnei ir individualizuotai diabeto priežiūrai.
Pavyzdžiui, „Livongo“ derina cukraus kiekio kraujyje stebėjimą su instruktavimu ir nuotoliniu stebėjimu (kai reikia, baksteli vartotoją), taip pat keletą malonių detalių, pvz., Sekite, kiek juostelių naudojate, ir primename jums užsisakyti. „One Drop“ padeda vartotojams sekti gliukozės kiekį kartu su veikla, vaistais ir maistu, siūlo treniruotes programoje ir, kai reikia, sujungia vartotojus su bendruomene. „Virta Health“ siūlo virtualias mitybos treniruotes tiems, kurie serga iki diabeto ir 2 tipo diabetu.
Smagi „mySugr“ eilutė įkūnija jų visų tikslą: „Kad diabetas mažiau čiulptų“.
Jų sistema yra trijų lygių. Pirma, nemokama programa, kuri padeda vartotojams sekti gliukozės kiekį, insulino dozes, patiekalus ir dar daugiau, ir tada siūlo išsamią tos informacijos analizę. Apskaičiuojami A1C rezultatai, atspausdinama medicininių paskyrimų ataskaita ir bet kuriuo metu vartotojams suteikiama aiški informacija apie 24 valandas.
Taip pat yra aukštesnio lygio, labiau išplėstos ataskaitos ir trečiojo lygio paslaugos, į kurias įeina koučingas diabeto pedagogų pavidalu, kurie stebi ir tiria vartotojų informaciją ir kreipiasi, kai mano, kad to reikia.
Ilgametis 1 tipo Scottas Johnsonas, kuris yra „mySugr“ atstovas, sako, kad to dar nevadins „tikruoju dirbtiniu intelektu“, tačiau teigė, kad bendrovė yra tinkama, kad laiku pasiektų.
"Mes žinome, kad diabeto priežiūra priklauso nuo duomenų", - sako Johnsonas. „Bet iš tikrųjų nedaug žmonių tęsia registravimą (duomenis) ilgai. „mySugr“ dabar atlieka tokį darbą. Ir ateityje tai pasiūlys dar daugiau duomenų analizės ir rekomendacijų “.
Jis priduria asmeninę pastabą: „Noriu iškrauti kuo daugiau savo sprendimų dėl diabeto ir, tiesą sakant, manau, kad„ mySugr “gali tai padaryti geriau nei aš“.
Plačiai sutariama, kad nors tai yra geriau nei bet kas anksčiau, dirbtinis intelektas galėtų daug labiau pagerinti gyvenimą su cukriniu diabetu.
„Steady Health“ programaSiekiama pastovaus cukraus kiekio kraujyje
San Franciske įsikūrusi „Steady Health“ išrašo save kaip „pirmąją Amerikos visiškai virtualią endokrinologijos kliniką“. 2020 m. Rugpjūčio 25 d. Jie pradeda 5 savaičių „Starter“ programą, kuri kainuoja 50 USD, į kurią bus įtrauktas dviejų CGM receptas, dirbtinio intelekto palaikomasis išmaniuoju telefonu paremtas koučingas ir mokymas apie maistą ir mankštą bei duomenų interpretavimas pas endokrinologą.
Norėdami sužinoti daugiau, spustelėkite čia.
„Quin“ programa dar labiau palengvina diabeto AI
Londone gyvenanti Cyndi Williams dirbo chemijos inžinieriumi ir novatoriumi, kai susitiko su bendradarbe Isabella Degen, kuri pati turi T1D. Laikui bėgant jiedu suprato, kad turi bendrą pašaukimą: sukurkite platformą, kuri palengvintų sergančiųjų diabetu ir jais besirūpinančiųjų gyvenimą.
Taip gimė „Quin“ programa, kuri, žurnalo „Forbes“ manymu, „gali pakeisti diabeto valdymą milijonams visame pasaulyje“.
Quin reiškia „intuicijos kiekybinį įvertinimą“, kuris yra linkimas visiems, vartojantiems insuliną. Nors kūrėjai neplanuoja, kad tai bus uždaro ciklo technologija, ji apima daugelį tų automatizuotų ir sprendimų palaikymo funkcijų, kurias gali pasiūlyti AP.
Ką Quinas daro - arba ką Williamsas ir komanda stengiasi, kad tai padarytų - imasi visų įmanomų asmens sveikatos duomenų, juos morfijuoja priimdamas kasdienio gyvenimo sprendimus, o tada panaudoja visą šią bendrą informaciją, kad padėtų diabetu sergantiems žmonėms protingai rinktis mažiau ir mažiau. smegenų darbas.
Laikui bėgant, Williamsas sako, kad programa gilinsis į daugelį fiziologinių ir psichologinių įvykių žmogaus kūne, stebės, ką skirtingi maisto produktai daro žmogui skirtingu metu ir skirtingose vietose, visa tai priims kaip vieną ir iš esmės taps kad viskam žinančiam doc. kišenėje žmonėms gali reikėti.
Ankstyvoji versija pastaraisiais metais buvo Airijos ir JK vartotojų rankose, nors JAV dar nėra.
Svarbu tai, kad Quinas nereikalauja, kad žmogus būtų ant insulino pompos ar net CGM. Ji netiria ir nesiūlo angliavandenių kiekio bei neprognozuoja cukraus kiekio kraujyje.
„Iki šiol skaitmeninis diabetas buvo labai susijęs su stebėjimu, ką mes darome, ir įtraukdami jį į duomenis. Tai palyginti plokščia “, - sako Williamsas. „Mes gyvename pasaulyje, kuriame„ Spotify “žino, kokios muzikos norime klausytis. Mes dar nesergame diabetu, bet galime būti. Norime sumažinti kognityvinį krūvį diabetu sergančiam žmogui “.
Kaip veikia Quinas
Quinas remiasi duomenimis iš kitų sveikatos priemonių, kurias gali naudoti diabetu sergantis asmuo (žingsnių sekimo prietaisai, širdies ritmo matuokliai ir kt.), Taip pat iš informacijos, kuria jie dalijasi tiesiogiai su programa, kad padėtų suformuluoti sprendimus remiantis praeities gyvenimo patirtimi.
Kitaip tariant, „Quin“ padeda vartotojui nuspręsti, ką daryti šiuo metu, remdamasis žvalgyba, surinkta iš ankstesnių panašių sprendimų. Tai atlieka visą darbą už jus: užuot tyrę savo smegenis „Kas gi atsitiko, kad kitą kartą aš turėjau latte vidurdienį?“ galite kreiptis į Quiną, kad atliktų tą atminties darbą, perdėtų jį į esamą situaciją ir sklandžiai nulįs sprendimą dėl veiksmo.
Jų algoritmas priklauso nuo tam tikros įvesties: Quinas paprašo vartotojo nufotografuoti valgį (arba tą latte) ir įvesti tą informaciją. Quinas eis iš ten ir pažymės kitus duomenų taškus: dienos laiką, širdies ritmą, jei esate užimtas ar įtemptas, ir dar daugiau. Tada tai padės jums pamatyti ne tik tai, kokia insulino dozė gali būti geriausia šiam maistui, bet ir kokia dozė yra geriausia tuo metu jums ir tik jums.
"Tai filosofija, paremta idėja, kad jūsų praeities sprendimai (nesvarbu, koks jų rezultatas) yra geriausia mūsų turima informacija", - sako Williamsas.
Nors tokie dalykai kaip žemesni A1C ir daugiau laiko intervalo (TIR) yra labai svarbūs, jos tikslas viršija cukraus kiekį kraujyje, sako ji. „Mes žiūrime į tai, kaip galime pagerinti visą žmogaus gyvenimą“.
Vartotojų rezultatai iki šiol buvo geri. Ikiklinikinis tyrimas 2019 m. Pavasarį, kuriame dalyvavo 100 vartotojų, parodė, kad 76 proc. Hipotipų buvo mažiau, o 67 proc. - TIR. Be to, daugiau nei 60 procentų teigė, kad „jaučiasi labiau pasitikintys savimi ir praneša, kad jų gyvenimas su diabetu dabar yra geresnis“, - pažymi Williamsas.
Jie greičiausiai atliks prašymą dėl draudimo kompensacijos ir tikisi, kad programa bus prieinama JAV iki 2022 m.
"Mes tai matome kaip ilgą kelionę", - sako ji. „Mes matome, kad Quinas tampa vis protingesnis ir protingesnis ir daro tą kognityvinį fiziologinį krūvį. Matome, kad tai gerina emocinę sveikatą “.
Nauja sausio mėn. Platforma „viso žmogaus“ priežiūrai
„Biotech“ ir verslo ekspertas Noosheenas Hashemi dalyvavo medicinos konferencijoje Stanfordo universitete netrukus po konferencijos apie mašinų mokymąsi, kai jai kilo idėja „sausio.ai“ - naujai dirbtiniu intelektu paremta paramos sistema, skirta įgalinti žmones, sergančius 2 tipo ir iki diabeto. Ypač ją įkvėpė pacientai, kurie pasidalino savo istorijomis Stanfordo konferencijoje.
„Jie rezonavo su manimi. Tai, ką jie sakė, buvo: „Pažvelkite į visą žmogų, užuot susiaurinę žmones iki vieno žymeklio“, - sako ji.
Tai yra pagrindinis sausio mėn. Tikslas. AI: AI padėti kiekvienam individualiai pritaikyti savo gyvenimą ir gydyti diabetą. Platforma sujungs skirtingų nešiojamųjų kompiuterių duomenis ir vartotojų įvestą informaciją apie jų pačių biologiją, poreikius ir net, taip, norus.
Hashemas paaiškino, kad visi labai skiriasi savo gliukozės reakcija į maistą, net mes patys - tarp skirtingų situacijų. „Neįmanoma kliūtis“ naršant maistą yra tai, ką kovoja „January.ai“.
„Ne visi gali paprašyti numesti 25 svarus“, - sako ji, tačiau tinkamai sutelkdami dėmesį, pateikdami informaciją ir nurodydami: „Kiekvienas gali valdyti cukraus kiekį kraujyje“.
Idealiai paleidus platformą kurį laiką šį rudenį, nauji vartotojai galės užsiregistruoti į keturių savaičių programą, vadinamą „Mano sezonu“, kuri apims pagalbą gauti CGM gliukozės tendencijoms stebėti. Hashemi sako, kad jie turi teikėjų tinklą, kurie gali padėti išrašyti receptus, nors jų pagrindinis dėmesys skiriamas ne insulino vartotojams, o prieš diabetą.
Pirmąsias dvi savaites bendros CGM ir platformos funkcijos padės vartotojams sužinoti, kaip jų pačių kūnas ir cukrus kraujyje reaguoja į tam tikrus maisto produktus ir veiklą. Per kitas dvi savaites jų sistema nurodo vartotojams, kaip tą mokymąsi integruoti į kasdienę rutiną.
Kaip veikia sausio mėn
„January.ai“ yra tikra mokymosi platforma, todėl kuo ilgiau ja naudojatės, tuo ji naudingesnė. Pvz., Jei norite išeiti valgyti ir žinoti, kokio mėsainio ketinate užsisakyti konkrečiame restorane, sistema gali ieškoti jūsų istorijoje, kad sužinotumėte, ar jo jau turėjote, ir apie tai, kas dar vyko jūsų svetainėje. kūną ir gyvenimą ir kaip reagavo cukraus kiekis kraujyje.
Kiekvienas valgis ir egzempliorius „January.ai“ padeda sužinoti daugiau, todėl laikui bėgant būkite pasirengę padėti dar daugiau.
Sistema taip pat pateikia sveikus alternatyvius variantus: Ką daryti, jei praleisite bandelę? (Tai parodo galimą rezultatą). Ar yra kitas panašus meniu variantas, bet galbūt turintis mažiau angliavandenių ar kalorijų? Tai netgi siūlo vartotojams būdus, kaip „užsidirbti“ skanėstą ar retkarčiais išpurškiamą maistą, kurį T1D bendruomenės nariai dažnai vadina „vertu boliusu“.
Pavyzdžiui, gali būti, kad jūs einate su mėsainiu su bandele, o tada, atsižvelgdamas į tai, ką jis žino apie jus, pasiūlykite pasivaikščiojimą pagal laiką.
„Mes labai orientuojamės į vartotojo patirtį“, - sako Hashemi. „Pirmiausia padėkime kai kuriems žmonėms. Ir jei mes galime juos kažkaip nudžiuginti, suteikti jiems naujų įžvalgų, kaip mėgautis gyvenimu ir protingai rinktis, mes laimime “.
Ar dirbtinis intelektas pakeis?
Tiesa, Quin ir January.ai skamba gana fantastiškai. Ar tikrai ši technologija gali pakeisti žmonių kasdienę patirtį?
Ankstyviems vartotojams tai gali būti ne ruožas. Bet ir tiems, kurie neišmano technologijų, kūrėjai mano, kad laikas yra pribrendęs.
Vienas tokių yra LaurieAnn Scher, diabeto priežiūros ir švietimo specialistas (DCES), kuris yra skaitmeninės sveikatos bendrovės „Fitscript“, teikiančios internetines fitneso programas diabeto ir kitų lėtinių ligų atveju, vyriausiasis klinikinės strategijos pareigūnas.
"Technika yra kažkas, kas, kaip diabeto priežiūros specialistai, gali padėti mums padaryti didelį šuolį", - sako ji. "Kartais tinkamas žmogus dar nėra jo veikęs".
Scher pabrėžia, kad geriausiu atveju žmonės, kovojantys su cukriniu diabetu, sveikatos priežiūros paslaugų teikėją paprastai mato tik keturis kartus per metus, ir nėra taip, kad diabetas tarp tų laikų turi atoslūgį.
„Šios programos turi puikų būdą užpildyti spragas ir padėti sustabdyti reikalus, jei kažkas verda“, - sako ji. „Norėčiau, kad būčiau ... prieinamas pacientams 365 dienas per metus, 24 valandas per parą. Bet aš negaliu būti. Tai užpildys spragas, kai paslaugų teikėjų nebus “.
Kitas privalumas yra tai, kad dirbant su duomenimis ir faktais, dirbtiniu intelektu pagrįstos priemonės pašalina emocinį šališkumą valdant diabetą. Užuot susidūrę su kai kuriais medicinos mokyklose išsilavinusiais specialistais, kurie, atrodo, jus vertina, jūs tiesiog neutraliai vertinate duomenis ir rekomendacijas.
Scher pripažįsta, kad kartais naudojimasis programa ar platforma gali jaustis apsunkintas. Tačiau dirbtinis intelektas suteikia ilgalaikių pranašumų: sistemai sužinojus daugiau apie jus, ji gali jums daugiau padėti ir pašalinti naštą.
"Tai daugiau darbo, bet naudingas darbas", - sako ji.
Chrisas Bergstromas, buvęs BD ir „Roche Diabetes Care“ vadovas bei buvęs „Boston Consulting Group“ skaitmeninės terapijos vadovas, mato gerą dirbtinio intelekto ateitį.
„Šiandien gydymo algoritmai dažniausiai yra universalūs, pagrįsti ... tūkstančiais pacientų. Rytoj per skaitmeninę sveikatą šie algoritmai bus pagrįsti milijonais žmonių realiame pasaulyje. Naudodami dirbtinį intelektą mes galime įgalinti personalizavimo lygį, kuris kitaip neįsivaizduojamas “, - sako jis.
„Kuris vaistas, kuris prietaisas, kokia dieta man tinka, atsižvelgiant į mano genetiką, gretutines ligas, gyvenimo būdą, motyvaciją, ekonominius išteklius ir kitus socialinius veiksnius? (AI) atskleidžia gyventojų duomenų galią, kad paskatintų individualizuotą diabeto priežiūrą “, - tęsia Bergstromas. "Tai bus žaidimų keitiklis."
Kitaip tariant, galbūt milijonų diabetu sergančių žmonių kolektyvinės smegenys atlaisvins vietą, kai jiems nebereikės skaičiuoti kiekvieno valgio ir užsiėmimo. Kas žino, kas iš to gali atsirasti?