Health Hub AI HEROES – Podaci u službi bolje skrbi i ishoda šećerne bolesti
ealth Hub u okviru kategorije AI HEROES, a nastavno na svoju misiju promicanja inovacija koje mogu transformirati zdravstvo, prenosi odličan članak o tehnologijama koje mijenjaju život osoba oboljelih od šećerne bolesti – poput revolucionarnog sustava FreeStyle Libre koji prati očitanja glukoze – a koje su promijenile način na koji ljudi shvaćaju i razumiju svoje zdravlje te stvaraju nove načine interakcije sa svojim liječnicima kako bi se poboljšala njihova zdravstvena i sveukupna skrb.
Najnoviji medicinski uređaji mogu poboljšati kvalitetu života ljudi i pomoći usmjeravanju ka boljem načinu života. Što ako bi analiza podataka koje ti uređaji generiraju mogla ubrzati sve te prednosti?
Na mnogo načina, zdravstvo tek počinje primjenjivati najnovije alate umjetne inteligencije kako bi podatke pretvorilo u bolje zdravlje. Translacija inovacija u tehnologije pomoći će ljudima u predviđanju rizika i liječenju najozbiljnijih bolesti na svijetu.
Na jednoj konferenciji Wall Street Journala Tech Health u San Franciscu, raspravljalo se o tome kako će se budućnost zdravstvene skrbi poboljšati zahvaljujući tehnologijama posredovanim i predvođenim podacima (tzv. data-driven). Vodstvo Abbotta doprinijelo je raspravi oko „preklapanju“ uvida i zaključaka temeljenih na podacima te poboljšanja zdravstvenih ishoda.
“Primjenom strojnog učenja (eng. machine learning), otkrili smo da su u kombinaciji, demografija pacijenata plus hematološke mjere te proteini iz krvi mnogo precizniji u dijagnosticiranju srčanog udara i srčanih oboljenja, od trenutno postojećih metoda”, izjavio je dr. David Spindell iz Abbotta na panelu posvećenom temi kako će tehnološka rješenja poput umjetne inteligencija (AI) poboljšati medicinske proizvode.
“AI nam pomaže steći uvid u zdravstvenu skrb”, nastavio je Spindell. “Pomaže nam u razvoju proizvoda kod nezadovoljenih medicinskih potreba iznalaženjem ovakvih ključnih uvida. Stvar je u tome što se na tome ne možemo zaustaviti – moramo koristiti strojno učenje kako bismo nastavili usavršavati takve proizvode.”
Abbottove dijagnostičke platforme – a njih je više od 10.000 diljem svijeta – prate više od milijardu anonimiziranih rezultata testova godišnje pohranjenih u središnju bazu podataka koja predstavlja priliku za najbolje razumijevanje izvedbe medicinskih proizvoda.
Ovakvi podaci o izvedbi upareni su s kliničkim podacima zdravstvenih organizacija diljem svijeta te mogu pružiti uvide poput kombiniranja dobi i spola pacijenata s razinama proteina u srčanom tkivu kako bi se zdravstvenim djelatnicima pomoglo u dijagnozi srčanog udara.
Od srčanih bolesti, sve do predviđanja raka, razumijevanja blage traumatske ozljede mozga koju je teško dijagnosticirati, AI i analiza podataka mijenjaju velike zdravstvene probleme. “Uvidi i proizvodi razvijeni putem Big Data bit će implementirani samo ukoliko pružaju odgovarajuću zdravstvenu skrb uz poboljšanu troškovnu učinkovitost ili bolju skrb za jednake troškove”, rekao je Spindell.
Liječenje šećerne bolesti – s više od 400 milijuna ljudi koji danas žive s tim stanjem – predstavljaju ogromnu priliku za AI tehnologiju. Podaci koji dolaze iz FreeStyle Libre sustava mogu se kombinirati s drugim čimbenicima vezanim uz pacijenta kao što su prehrana, razina tjelesne aktivnosti i lijekovi koje pacijent primjenjuje.
“Tada bi bilo moguće dati personaliziraniju preporuku o tome koliko inzulina treba aplicirati i dati optimiziraniju terapiju”, navode u Abbottu. “Šećerna bolest je stanje koje je sazrelo za primjenu umjetne inteligencije – u skrbi se generiraju ogromne količine podataka i pacijenti su u središtu svih tih podataka.”
Na terenu, vizualizacija podataka očitanja glukoze koja dolazi iz nove generacije povezanih uređaja za kontinuirano praćenje glukoze promijenila je način na koji neki liječnici poput dr. Eden Miller iz Oregona radi sa svojim pacijentima oboljelim od šećerne bolesti. Prije pojave takvih medicinskih uređaja, oslanjanje na to da osobe samostalno izvještavaju o svojim očitanjima glukoze (koje je zahtijevalo praćenje putem „bockanja“ prsta) davalo je nedosljedne podatke koji nisu bili osobito korisni u dijagnosticiranju povremenih naglih promjena razine glukoze u krvi, a koje su pacijenti doživjeli.
Nakon svega dva tjedna očitanja, osebujni obrasci promjene razine glukoze pojavljuju se u onome što ona naziva “putokazom” koji osvjetljava kako tijelo metabolizira hranu, a takvi podaci omogućuju pacijentima bolje razumijevanje svoga stanja te pružaju zdravstvenim stručnjacima uvid u učinkovitije metoda liječenja.
“Ne može se reći da su ova očitanja dobra ili loša – to je samo putokaz”, izjavila je dr. Miller, ohrabrujući liječnike da uklone određene emocionalne stigme vezane za konzumaciju šećera te učinak na organizam. No s ovakvim podacima o glukozi “tada je moguće obuhvatiti liječenje, lijekove i promjenu načina života kako bi se osnažio pacijent. To je prekrasno jer su svi ti podaci prikupljeni i vizualizirani u sliku koja je jedna stranica – to uistinu predstavlja i važan izvor za pacijenta.”
Kompanije koje se bave zdravstvenim tehnologijama nastavljaju kreirati konektibilne uređaje temeljene na podacima koji daju nove uvide u zdravstvena stanja. Način na koji se ti podaci koriste u liječenju i predviđanju bolesti predstavlja jedno od najzanimljivijih područja tehnologije koje vrijedi pratiti!
PRIJEVOD ČLANKA:
https://www.abbott.com/corpnewsroom/products-and-innovation/improving-health-through-better-data.html
HEALTH HUB AI HEROES powered by //
