Yapay Zeka (AI) Diyabetle Günlük Yaşamı Gerçekten Değiştirebilir mi?

Hemen hemen herkese diyabetle yaşamayı bu kadar zorlaştıran şeyleri sorun ve cevapları bildiklerini sanıyorlar.

"Çekimler." (Aslında, onlara oldukça çabuk alışırsınız.)

"Yemek planlaması." (Doğrusu, herkesin yapması gereken şey bu.)

"Ücret." (Evet, bu oldukça kabadır, ancak her şeyin sonu değil.)

Gerçeklik? Diyabet hastaları veya ön diyabetle mücadele edenler için en ağır olan şey, sadece bir tedavi planından, sayısız iğne batmasından ve hatta çoğu zaman göz korkutucu faturalardan daha fazlasıdır.

"Barista sorduğunuz gibi fıstık ezmesini gerçekten ölçtüyse, neyi doğru yaptığınız, neyi yanlış yaptığınız, insülininizin ne kadar süredir gemide kaldığına dair kafanızda sonsuz, sürekli ve kaçınılmaz uğultu." 8 yıldır çocuğunun tip 1 diyabetini (T1D) yöneten Colorado'dan Jaime Jones diyor. "Bu kaçınılmazlık Hepsinden. Dürüst olmak gerekirse, ruhu parçalayabiliyor. "

Nitekim uzmanlar, diyabetli kişilerin sürekli karar verme modunda olduğunu söylüyor. Lilly Cambridge İnovasyon Merkezinde Bağlantılı Bakım Baş Tıbbi Sorumlusu olan ünlü endokrinolog Dr. Howard Wolpert, diyabetli bir kişinin günde en az 300 diyabetle ilgili karar aldığını tahmin ediyor. Bu, yılda 109.000'den fazla karardır.

İnsanların yanmasına, takılmasına ya da sadece vazgeçmesine şaşmamalı.

Tüm bunlar daha iyi bir yarına doğru hareket ediyor olabilir mi? Diyabet tedavisinde sözde makine öğrenimi veya yapay zeka (AI) kullanımı büyüyen bir sektördür. Sadece diyabet hastaları için daha iyi sonuçlara değil, aynı zamanda bu hedeflere doğru ilerlerken daha iyi bir hayata odaklanıyor.

Umut, sürekli karar verme süreçlerinin bir kısmını devralmak için erişilebilir programlar, uygulamalar ve diğer araçlar oluşturmak - veya en azından, insanların kendi verilerini toplayıp değerlendirmelerine yardımcı olacak şekilde bunları anlamalarına yardımcı olmaktır. günlük yük.

Yapay zeka, günlük diyabet bakımında bir sonraki büyük atılım olabilir mi? Birçoğu öyle umuyor.

Neden AI?

Yapay zeka ve makine öğrenimi terimleri genellikle birbirinin yerine kullanılır çünkü bilgisayarların muazzam veri kümelerini kırma ve insan zihninin asla ulaşamayacağı bir düzeyde tespit edilen kalıplardan "öğrenme" kapasitesine atıfta bulunurlar.

Sağlık hizmetlerinde yapay zekanın 2022'ye kadar 8 milyar dolarlık bir endüstri olması bekleniyor, ancak Gıda ve İlaç Dairesi (FDA), çeşitlilik eksikliği de dahil olmak üzere kullanılan veri kümelerindeki sonuçların ve kusurların tekrarlanabilirliği konusunda hala endişelere sahip.

Yine de rüya, adım izleyicinin adet döngüsü takvimi, kalp monitörü, ölçüm cihazı veya sürekli glikoz monitörü (CGM) ve daha fazlasıyla konuştuğu yapay zeka destekli bir dünyadır. Bu sistemler, algoritmaları kullanarak verileri paylaşır ve karşılaştırır ve daha sonra, cebinizdeki bir doktor gibi, o anda bir kişi için en iyi kararın okunması ve erişilmesi kolay, anlaşılması kolay bir şekilde sunulmasını sağlar. veya gerçek bir "diyabet fısıltısı", sizi sessizce bu kararlara yönlendirir ve beyninizi hayatınızın geri kalanına odaklanmak için özgürleştirir.

Ulaşılması mümkün olmayan istek? Belki de değil.

Diyabet dünyasında, yapay zeka, diyabetli bir kişinin daha fazla veri toplamasına ve depolamasına, bu verilerden trendleri görmesine ve daha iyi kararlara yönlendirilmesine yardımcı olmak için kapalı döngü sistemlerinde (diğer adıyla Yapay Pankreas teknolojisi) ve birbirine bağlı araçlarda bir devrim yarattı.

"Akıllı" diyabet teknolojisi

İnsülin pompaları geçmiş öğünler için bolus dozları gibi şeyleri ilk kez takip etmeye başladığında, diyabet dünyası bunu kutladı. Bu bir bebek adımıydı ve şimdi ek adımlar bizi daha akıllı ve daha entegre araçlara getirdi.

Bugün, Livongo, Cecelia Health, One Drop, Virta Health ve mySugr gibi şirketler, daha verimli ve kişiselleştirilmiş diyabet bakımı için verileri toplamaya, depolamaya, yaymaya ve kullanmaya yardımcı olmak için tasarlanmış yapay zeka destekli sistemlerle çalışıyor.

Örneğin Livongo, kan şekeri takibini koçluk ve uzaktan izleme (gerektiğinde kullanıcıyı dürtmek) ile birlikte kaç şerit kullandığınızı takip etmek ve sipariş vermenizi hatırlatmak gibi bazı hoş dokunuşlarla birleştirir. One Drop, kullanıcıların aktivite, ilaçlar ve yiyeceklerle birlikte glikoz seviyelerini izlemelerine yardımcı olur, uygulama içi koçluk sunar ve gerektiğinde destek için kullanıcıları bir topluluğa bağlar. Virta Health, pre-diyabet ve tip 2 diyabet hastaları için sanal beslenme koçluğu sunuyor.

MySugr'daki eğlenceli slogan hepsinin amacını somutlaştırıyor: "Diyabeti daha az emmek için."

Sistemleri üç seviyelidir. İlk olarak, kullanıcılara glikoz seviyelerini, insülin dozlarını, öğünleri ve daha fazlasını izleme konusunda rehberlik eden ve ardından bu bilgilerin ayrıntılı bir analizini sunan ücretsiz bir uygulama. A1C sonuçlarını tahmin eder, tıbbi randevular için bir rapor yazdırır ve kullanıcılara herhangi bir zamanda 24 saatlik bilgilere sağlam bir bakış sunar.

Ayrıca, kullanıcıların bilgilerini izleyen ve inceleyen ve ihtiyaç duyduklarında onlara ulaşan diyabet eğitmenleri şeklinde koçluk sağlayan daha üst düzey, daha kapsamlı bir rapor ve üçüncü bir hizmet düzeyi de var.

MySugr'un sözcüsü olan uzun zamandır tip 1 Scott Johnson, buna henüz "gerçek AI" demeyeceğini söylüyor, ancak şirketin oraya zamanında varma yolunda olduğunu söyledi.

Johnson, "Diyabet tedavisinin veriye dayalı olduğunu biliyoruz" diyor. "Ama gerçekten, pek çok insan uzun süre (veri) kaydetmeye devam etmiyor. mySugr artık bu tür işler yapıyor. Ve gelecekte daha da fazla veri analizi ve rehberlik sunacak. "

Kişisel bir not olarak ekliyor: "Diyabet kararlarımın mümkün olduğunca çoğunu boşaltmak istiyorum ve açıkçası [mySugr] 'un benden daha iyi bir iş çıkaracağını düşünüyorum."

Bunlar daha önce mevcut olan her şeyden daha iyi olsa da, yapay zekanın diyabetli yaşamı iyileştirme konusunda çok daha ileri gidebileceği konusunda yaygın bir fikir birliği var.

Sabit kan şekerini hedeflemek

San Francisco merkezli Steady Health, kendisini "Amerika'nın ilk tamamen sanal endokrinoloji kliniği" olarak tanımlıyor. 25 Ağustos 2020'de, 50 dolara mal olan ve iki CGM reçetesi, yiyecek ve egzersiz konusunda yapay zeka destekli akıllı telefon tabanlı koçluk ve eğitim ve bir endokrinologla veri yorumlama içeren 5 haftalık bir Başlangıç ​​programını başlatacaklar.

Ayrıntılar için burayı tıklayın.

Quin uygulaması diyabet yapay zekasını daha da ileriye taşıyor

Londra merkezli Cyndi Williams, T1D'ye sahip olan iş arkadaşı Isabella Degen ile tanıştığında kimya mühendisi ve yenilikçi olarak çalışıyordu. Zamanla, ikisi birlikte bir çağrı yaptıklarını fark etti: Diyabetli ve onlarla ilgilenenlerin hayatlarını daha iyi hale getiren bir platform yaratın.

Forbes dergisinin "dünya çapında milyonlarca diyabet yönetimini dönüştürebileceğine" inandığı Quin uygulaması işte böyle doğdu.

Quin, insülin kullanan herkesi selamlayan “sezgiyi ölçmek” anlamına gelir. Geliştiriciler bunun bir kapalı döngü teknolojisi olmasını planlamasa da, AP'lerin sunabileceği otomatik ve karar destek işlevlerinin birçoğunu içerir.

Quin'in yaptığı - ya da Williams ve ekibinin bunun için çalıştığı - mümkün olan her tür kişisel sağlık verisini almak, günlük yaşam kararlarına göre biçimlendirmek ve ardından tüm bu birleştirilmiş bilgileri, diyabetli kişilerin daha az parayla akıllı seçimler yapmalarına yardımcı olmak için kullanmaktır. beyin çalışması.

Williams, zamanla uygulamanın bir kişinin vücudundaki birçok fizyolojik ve psikolojik olayı derinlemesine inceleyeceğini, farklı yiyeceklerin bir kişiye farklı zamanlarda ve farklı yerlerde ne yaptığını izleyeceğini, bunların hepsini tek olarak alacağını ve özünde olacağını söylüyor. diyabetli insanların ihtiyaç duyabileceği her şeyi bilen doktor.

Henüz Amerika Birleşik Devletleri'nde mevcut olmasa da, erken bir sürüm geçtiğimiz yıl İrlanda ve İngiltere'deki kullanıcıların elindeydi.

En önemlisi, Quin, bir kişinin insülin pompası veya hatta bir CGM kullanmasını talep etmez. Karbonhidrat oranlarını incelemiyor veya önermiyor, kan şekeri seviyelerini de öngörmüyor.

Şimdiye kadar, dijital diyabet daha çok ne yaptığımızı gözlemlemek ve bunu verilere koymakla ilgiliydi. Nispeten düz, ”diyor Williams. "Spotify'ın hangi müziği dinlemek istediğimizi bildiği bir dünyada yaşıyoruz. Henüz diyabette değiliz, ama olabiliriz. Diyabetli bir kişinin bilişsel yükünü azaltmak istiyoruz. "

Quin nasıl çalışır?

Quin, diyabetli bir kişinin kullanabileceği diğer sağlık araçlarından (adım izleyiciler, kalp atış hızı monitörleri vb.) Ve ayrıca geçmiş yaşam deneyimlerine dayalı kararların formüle edilmesine yardımcı olmak için doğrudan uygulamayla paylaştıkları bilgilerden alınan verileri kullanır.

Başka bir deyişle, Quin, geçmişte benzer kararlardan toplanan zekaya dayanarak kullanıcının o anda ne yapacağına karar vermesine yardımcı olur. Tüm işi sizin için yapıyor: "Başka zaman öğle vakti bir latte içerken ne halt oldu?" İçin beyninizi taramak yerine? Bu hafıza çalışmasını yapmak için Quin'e bakabilir, onu mevcut duruma yerleştirebilir ve bir eylem kararına sorunsuz bir şekilde sıfırlayabilirsiniz.

Algoritmaları bazı girdilere bağlıdır: Quin, kullanıcıdan bir yemeğin (veya o latte'nin) fotoğrafını çekmesini ve bu bilgiyi girmesini ister. Quin oradan gidecek ve diğer veri noktalarını işaretleyecektir: günün saati, nabzınız, meşgul veya stresliyseniz ve daha fazlası. O zaman, sadece o yiyecek için hangi miktar insülin dozunun en iyi olabileceğini görmenize değil, aynı zamanda o yiyecek için hangi dozun sizin ve yalnızca sizin için en iyi olduğunu görmenize yardımcı olur.

Williams, "Geçmiş kararlarınızın (sonuçları ne olursa olsun) elimizdeki en iyi bilgi olduğu fikrine dayanan bir felsefe," diyor.

Daha düşük A1C'ler ve daha uzun menzil (TIR) ​​gibi şeyler çok önemli olsa da, hedef kan şekerinin ötesine geçiyor, diyor. "Baktığımız şey, bir kişinin tüm yaşamını nasıl iyileştirebileceğimizdir."

Kullanıcı sonuçları şimdiye kadar güçlü oldu. 2019 baharında 100 kullanıcıyı içeren bir klinik öncesi araştırma, yüzde 76'sının daha az hipo'ya ve yüzde 67'sinin daha iyi TIR'ye sahip olduğunu gösterdi. Ayrıca, yüzde 60'tan fazlası "kendilerini daha güvende hissettiklerini ve diyabetli yaşamlarının artık daha iyi olduğunu bildirdiklerini" söyledi Williams, ekliyor.

Muhtemelen sigorta geri ödemesi için başvuru sürecinden geçecekler ve uygulamayı 2022 yılına kadar ABD'de kullanıma sunmayı umacaklar.

"Bunu uzun bir yolculuk olarak görüyoruz" diyor. "Quin'in daha akıllı ve daha akıllı hale geldiğini ve bilişsel fizyolojik yük attığını görüyoruz. Daha iyi duygusal sağlık getirdiğini görüyoruz. "

"Tüm kişi" bakımı için yeni January.ai platformu

Biyoteknoloji ve işletme uzmanı Noosheen Hashemi, makine öğrenimi konulu bir konferanstan kısa bir süre sonra, tip 2 ve pre-diyabet hastalarını güçlendirmek için tasarlanmış yeni bir yapay zeka tabanlı destek sistemi olan January.ai fikrini ortaya çıkardığında Stanford Üniversitesi'nde bir tıbbi konferansa katılıyordu. Özellikle, Stanford konferansında hikayelerini paylaşan hastalardan ilham aldı.

Benimle rezonansa girdiler. Söyledikleri şuydu: "İnsanları tek bir işarete indirgemek yerine bütün bir kişiye bakın," diyor.

January.ai'nin temel hedefi budur: Yapay zeka, her bir bireyin yaşamlarına uyum sağlamasına ve diyabetlerini kendine özgü bir şekilde tedavi etmesine yardımcı olmak. Platform, farklı giyilebilir cihazlardan gelen verileri, kullanıcıların kendi biyolojileri, ihtiyaçları ve hatta, evet arzuları hakkındaki bilgilerle birleştirecek.

Hashem, farklı durumlar arasında kendimizde bile herkesin glukoz tepkileri açısından çok farklı olduğunu açıkladı. Bir yiyecek tepkisinde gezinmenin bu "imkansız engeli", January.ai'nin uğraştığı şeydir.

"İstendiğinde herkes 25 kilo veremez" diyor, ancak doğru odaklanma, bilgi ve rehberlikle "Herkes kan şekerini yönetebilir."

Platform bu sonbaharda ideal olarak piyasaya çıktığında, yeni kullanıcılar, glikoz trendlerini takip etmek için bir CGM edinmelerine yardımcı olacak "Season of Me" adlı dört haftalık bir programa kaydolabilecekler. Hashemi, reçetelere yardımcı olabilecek bir sağlayıcı ağına sahip olduklarını söylüyor - başlangıçtaki odak noktaları insülin kullanıcıları değil, diyabet öncesi olsa da.

İlk iki hafta boyunca, birleştirilmiş CGM ve platform özellikleri, kullanıcıların kendi vücut ve kan şekerlerinin belirli yiyeceklere ve aktivitelere nasıl tepki verdiğini öğrenmelerine yardımcı olacaktır. Önümüzdeki iki hafta içinde, sistemleri, bu öğrenmeyi günlük bir rutine nasıl entegre edecekleri konusunda kullanıcılara rehberlik ediyor.

January.ai nasıl çalışır?

January.ai gerçek bir öğrenme platformudur, bu nedenle onu ne kadar uzun süre kullanırsanız o kadar yararlı olur. Örneğin, yemek yemek için dışarı çıkıp belirli bir restoranda hangi hamburgeri sipariş etmeyi planladığınızı biliyorsanız, sistem geçmişinizde arama yaparak daha önce yemiş olup olmadığınızı ve başka neler olup bittiğini görebilir. o andaki vücut ve yaşam ve kan şekerinizin nasıl tepki verdiğini.

Her öğün ve örnek, January.ai'nin daha fazla bilgi edinmesine yardımcı olur ve böylece zaman içinde daha da fazla yardımcı olmaya hazır olur.

Sistem ayrıca sağlıklı alternatif seçenekler sunar: Ya çöreği atlarsanız? (Size olası bir sonucu gösterir). Benzer ama belki daha az karbonhidrat veya kalori içeren başka bir menü seçeneği var mı? Hatta kullanıcılara, T1D topluluğundakilerin sıklıkla "bolusa layık" dediği bir ikram veya ara sıra savurgan yiyecek "kazanma" yolları sunar.

Örneğin, çörekle hamburgere gitmenizi ve ardından hakkınızda bildiklerine dayanarak, hemen ardından zamanlı bir yürüyüş yapmanızı önerebilir.

Hashemi, "Kullanıcı deneyimine son derece odaklandık" diyor. "Önce bazı insanlara yardım edelim. Ve onları bir şekilde memnun edebilirsek, akıllı seçimler yaparken hayatın tadını nasıl çıkaracaklarına dair yeni bilgiler verin, kazanıyoruz. "

AI bir fark yaratacak mı?

Kuşkusuz, Quin ve January.ai kulağa oldukça bilimkurgu geliyor. Bu teknoloji, insanların günlük deneyimlerini gerçekten değiştirebilir mi?

Erken benimseyenler için bu çok zor olmayabilir. Ancak, teknoloji meraklısı olmayanlar için bile, geliştiriciler zamanın olgunlaştığına inanıyor.

Bunlardan biri, diyabet ve diğer kronik durumlar için çevrimiçi fitness programları sunan dijital bir sağlık şirketi olan Fitscript'te Baş Klinik Strateji Sorumlusu olarak görev yapan diyabet bakımı ve eğitim uzmanı (DCES) LaurieAnn Scher.

"Teknoloji, diyabet bakımı uzmanları olarak büyük bir adım atmamıza yardımcı olabilecek bir şey," diyor. "Bazen doğru kişi buna henüz maruz kalmamıştır."

Scher, en iyi ihtimalle, diyabetle boğuşan kişilerin genellikle yılda sadece dört kez bir sağlık hizmeti sağlayıcısına başvurduklarını ve bu zamanlar arasında diyabet ihtiyaçlarının azalması gibi olmadığını belirtiyor.

"Bu uygulamalar, boşlukları doldurmak ve bir şeyler geliştiğinde işleri durdurmaya yardımcı olmak için harika bir yola sahip" diyor. “Keşke… hastalara yılın 365 günü, günün 24 saati ulaşılabilir olsaydım. Ama olamam. Bu, sağlayıcılar mevcut olmadığında boşlukları dolduracaktır. "

Diğer bir avantaj, veriler ve gerçeklerle ilgilenirken, AI tabanlı araçların diyabet yönetimindeki duygusal önyargıyı ortadan kaldırmasıdır. Sizi yargılıyor gibi görünen tıp fakültesi eğitimli bazı profesyonellerle yüzleşmek yerine, sadece verilere ve tavsiyelere tarafsız bir şekilde bakıyorsunuz.

Scher, bazen bir uygulama veya platform kullanmanın külfetli olabileceğini kabul ediyor. Ancak AI, uzun vadeli avantajlar sağlar: Sistem sizin hakkınızda daha fazla şey öğrendikçe, size daha fazla yardımcı olabilir ve yükü ortadan kaldırabilir.

"Bu daha çok iş ama işe yarıyor," diyor.

Eski bir BD ve Roche Diyabet Bakımı yöneticisi ve Boston Consulting Group'ta eski Dijital Terapi Başkanı olan Chris Bergstrom, yapay zekanın geleceğinde iyi görüyor.

“Bugün, tedavi algoritmaları çoğunlukla tek bir bedene uyuyor - binlerce hastaya dayanıyor. Yarın, dijital sağlık aracılığıyla, bu algoritmalar gerçek dünyadaki milyonlarca insanı temel alacak. Yapay zekayı kullanarak, başka türlü hayal bile edilemeyecek düzeyde bir kişiselleştirme sağlayabiliriz ”diyor.

“Genetiğime, komorbiditelerime, yaşam tarzıma, motivasyonuma, ekonomik kaynaklarıma ve diğer sosyal belirleyicilerime göre hangi ilaç, hangi cihaz, hangi diyet ME için doğru? (AI), kişiselleştirilmiş diyabet bakımını yürütmek için nüfus verilerinin gücünü ortaya çıkarıyor ”diye devam ediyor Bergstrom. "Oyun değiştirici olacak."

Başka bir deyişle, belki de diyabetli milyonlarca insanın kolektif beyni, artık her öğün ve aktivite için hesaplama yapmalarına gerek kalmadığında yer açmış olacaktır. Bundan ne çıkacağını kim bilebilir?