Data science

ความก้าวหน้าของ AI นวนิยายในแนวทางการดูแลผู้ป่วยโรคเบาหวาน

แนวทางการดูแลผู้ป่วยทุกรายมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว แต่สำหรับผู้ที่เป็นเบาหวาน เป็นการแทรกแซงที่ยาวนานและซับซ้อนของกระบวนการดูแลที่กระจายไปทั่วความต่อเนื่องของการดูแล โชคดีที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการตรวจหา จัดการ และป้องกันโรคเบาหวาน ในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ป่วย ปัจจุบัน ผู้คนประมาณ 463 ป่วยด้วยโรคเบาหวานทั่วโลก โดย 1 ใน 2 ของผู้ป่วยไม่ได้รับการวินิจฉัยและไม่ได้รับการรักษา ในสหรัฐอเมริกา โรคเบาหวานส่งผลกระทบต่อ 34 ผู้คนทุกเพศทุกวัย 2 ล้านคนและเป็นสาเหตุอันดับที่ 7 ของการเสียชีวิตตามที่ระบุไว้โดยสมาคมโรคเบาหวานแห่งอเมริกา เกิดจากการที่ร่างกายไม่สามารถรับกลูโคสจากอาหารและใช้เป็นเชื้อเพลิงได้ โรคเบาหวานมีลักษณะที่ระดับน้ำตาลในเลือดสูงขึ้น และปัจจุบันเป็นปัญหาระดับโลกสำหรับผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพเนื่องจากอัตราอุบัติการณ์ที่พุ่งสูงขึ้นซึ่งเกินประมาณการในอนาคตแล้ว โรคเบาหวานที่ควบคุมได้ไม่ดีอาจนำไปสู่ผลกระทบด้านสุขภาพที่ร้ายแรง เนื่องจากจะทำให้ร่างกายได้รับความเสียหายในระยะยาวและปัจจุบันยังไม่มีวิธีรักษาให้หายขาด ดังนั้น การเลือกวิธีการจัดลำดับความสำคัญสำหรับผู้ป่วยที่เป็นโรคเบาหวานจึงอาจเป็นเรื่องยากสำหรับผู้ปฏิบัติงานด้านการดูแลสุขภาพ การทำให้แน่ใจว่ามีการแทรกแซงที่เหมาะสมนั้นอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายยิ่งกว่าเดิม เพื่อเป็นการแก้ปัญหา ระบบสุขภาพกำลังใช้แนวทางการดูแลตามหลักฐานเพื่อกำหนดขั้นตอนในการเดินทางของผู้ป่วยทั่วทั้งระบบสุขภาพทั้งหมด ด้วย AI ในเส้นทางการดูแลผู้ป่วยโรคเบาหวาน แพทย์จึงมีแผนงานที่ชัดเจนในการวินิจฉัย รักษา และจัดการผู้ป่วยที่เป็นโรคเบาหวานเพื่อผลลัพธ์ด้านสุขภาพที่ดีขึ้น ทีมแพทย์สามารถตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเพื่อให้ผู้ป่วยแต่ละรายได้รับการรักษาตามหลักฐานที่ดีที่สุด ผู้ป่วยยังได้รับการติดตั้งเครื่องมือการดูแลตนเองที่ใช้ AI และมีส่วนร่วมในกระบวนการจัดการด้านสุขภาพ ต่อไปนี้คือห้าวิธีที่ปัญญาประดิษฐ์กำลังพัฒนาเส้นทางการดูแลผู้ป่วยโรคเบาหวาน การตรวจคัดกรองอัตโนมัติสำหรับการตรวจหาเบาหวานขึ้นจอตาในระยะเริ่มแรก การวินิจฉัยโรคจอตาเสื่อมจากเบาหวานบ่งบอกถึงความก้าวหน้าของโรคเบาหวาน และบุคคลที่เป็นเบาหวานมีความเสี่ยงสูงต่อโรคนี้ ตามรายงานของ American Academy of Ophthalmology ภาวะเบาหวานขึ้นจอตาเกิดขึ้นเมื่อระดับน้ำตาลในเลือดสูงทำลายหลอดเลือดในเรตินา ซึ่งเป็นเนื้อเยื่อที่ไวต่อแสงที่ด้านหลังดวงตา ซึ่งส่งผลต่อการมองเห็น นอกจากจะเป็นอาการของโรคเบาหวานแล้ว ยังเป็นอาการที่ยุ่งยากอีกด้วย เนื่องจากมีระยะเริ่มแรกที่ไม่มีอาการยาวนาน ซึ่งมักจะไม่มีใครสังเกตจนกระทั่งการมองเห็นบกพร่อง ผู้เชี่ยวชาญด้านสายตาหลายคนหันมาใช้อุปกรณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น IDX-DR ที่ได้รับการอนุมัติจาก FDA เพื่อตรวจหาและสังเกตอุบัติการณ์ของโรคตั้งแต่เนิ่นๆ ซอฟต์แวร์อัตโนมัติใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการสแกนและวิเคราะห์เรตินาเพื่อหาความผิดปกติใดๆ AI จับกุมอาการป่วยที่ตามมาและภาวะแทรกซ้อนทางตาที่อาจเกิดขึ้นจากการติดตามการตรวจหาโรคในระยะเริ่มแรกอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังช่วยลดความจำเป็นในการผ่าตัดที่มีราคาแพงและมีการบุกรุก แบบจำลองความเสี่ยงโรคเบาหวานแบบคาดการณ์ล่วงหน้า แบบจำลองความเสี่ยงของโรคเบาหวานใช้การเรียนรู้ของเครื่องและข้อมูลสุขภาพของผู้ป่วยเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับอุบัติการณ์ ความเสี่ยง และความรุนแรงที่อาจเกิดขึ้นของโรคเบาหวาน เท่าที่เกี่ยวข้องกับเส้นทางการดูแลผู้ป่วยโรคเบาหวาน การสร้างแบบจำลองความเสี่ยงมีความสำคัญ เนื่องจากช่วยให้นักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานด้านสุขภาพลดความเสี่ยงของประชากรเป้าหมายหรือกลุ่มย่อยของผู้ป่วยต่อโรคเบาหวานเพื่อการแทรกแซงด้านสุขภาพที่ดีขึ้น แมชชีนเลิร์นนิงทำเครื่องหมายสุขภาพร่างกาย สุขภาพจิต ไลฟ์สไตล์ และกิจกรรมทางสังคมของผู้ป่วยเพื่อทำนายโรคเบาหวานได้อย่างแม่นยำ นอกเหนือจากการคาดการณ์ที่แม่นยำของอุบัติการณ์ของโรคเบาหวานแล้ว แบบจำลองการทำนายดังกล่าวยังสามารถระบุรูปแบบพฤติกรรมที่ทำให้ระดับน้ำตาลในเลือดสูงได้ ด้วยการวิเคราะห์เฉพาะบุคคลนี้ เป็นการง่ายที่จะสรุปเกี่ยวกับความเป็นไปได้ที่ผู้ป่วยจะพัฒนาภาวะแทรกซ้อนจากเบาหวานในระยะสั้นหรือระยะยาวหลังการวินิจฉัย จีโนมเบาหวานที่ชัดเจน การผสานรวมของ AI ข้อมูลจีโนม และข้อมูลด้านสุขภาพกำลังพัฒนาความแม่นยำในการดูแลผู้ป่วยเบาหวาน จีโนมช่วยให้แพทย์เข้าใจจากมุมมองทางพันธุกรรม – ความเชื่อมโยงระหว่างพันธุกรรมกับโรคเบาหวาน และด้วยการใช้ AI เพื่อศึกษาและวิเคราะห์ยีนเครื่องหมายของผู้ป่วย ทำให้ง่ายต่อการค้นพบรูปแบบของโรคที่ผิดปกติเพื่อให้เข้าใจได้ดีขึ้น จากนั้นผู้ปฏิบัติงานด้านสุขภาพจะจัดทำแผนการป้องกัน สร้างโปรโตคอลการรักษาตามสั่ง และสร้างแนวทางการดูแลเพื่อปรับปรุงผลลัพธ์ด้านสุขภาพสำหรับผู้ป่วยแต่ละรายหรือกลุ่มย่อยได้ง่ายขึ้น การศึกษาได้ระบุกว่า 400 ไบโอมาร์คเกอร์วินิจฉัยที่ชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงของบุคคลต่อโรคเบาหวาน การเรียนรู้เชิงลึกกำลังได้รับการอนุมัติอย่างกว้างขวางในการดึงข้อมูลฟีโนไทป์เชิงลึกจากฐานข้อมูลทางพันธุกรรมและประมวลผลชุดข้อมูลจีโนมที่ซับซ้อนของผู้ป่วย เพื่อช่วยให้นักวิจัยระบุตัวบ่งชี้ทางชีวภาพที่เป็นโรคเบาหวานได้มากขึ้น แพทย์สามารถดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลเหล่านี้เพื่อสร้างแนวทางการดูแลที่ง่ายขึ้นสำหรับกลุ่มย่อยของผู้ป่วยต่างๆ และจับคู่กับแผนการรักษาที่ดีที่สุด การดูแลทางคลินิกแบบรวมทุกอย่าง ขั้นตอนการดูแลทางคลินิกของเส้นทางการดูแลผู้ป่วยโรคเบาหวานจะแนะนำแพทย์ในการเลือกและปรับแผนการรักษาที่ดีที่สุดสำหรับผู้ป่วยเบาหวานทุกรายที่ต้องการการแทรกแซงทางคลินิก เส้นทางการดูแลทางคลินิกที่ได้มาตรฐานคือ: ครอบคลุมทุกอย่างสำหรับผู้ป่วยและสมาชิกในทีมดูแลสุขภาพทั้งหมด ให้โครงสร้างโดยละเอียดในการเลือกแผนการรักษาสำหรับผู้ป่วยแต่ละราย และต้องพิจารณาทุกรายละเอียดที่สำคัญของสุขภาพของพวกเขา ไม่ใช่เรื่องแปลกที่ผู้ป่วยเบาหวานจะมีภาวะสุขภาพพื้นฐานที่อาจส่งผลต่อแผนการรักษาของพวกเขา ตัวอย่างเช่น แผนการรักษาผู้ป่วยโรคเบาหวานและโรคหัวใจจะแตกต่างจากที่มีอาการเดียวกัน แต่มีโรคข้ออักเสบรูมาตอยด์ ถึงกระนั้น การพลาดรายละเอียดเล็กๆ น้อยๆ ที่อาจส่งผลต่อสุขภาพก็เป็นเรื่องง่าย อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยแพทย์ – ระบุเงื่อนไขทางการแพทย์พื้นฐานและจัดทำแผนการรักษาที่ครอบคลุมทั้งหมด เพื่อให้ผู้ป่วยได้รับการแทรกแซงที่จำเป็นก่อนที่อาการจะดำเนินไป ระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังช่วยให้แพทย์ระบุบุคคลที่เป็นโรคเบาหวานที่เสี่ยงต่อการเกิดโรคเรื้อรังอื่นๆ เช่น ไตวาย มะเร็งตับ หรือโรคหลอดเลือดสมอง เพื่อให้แพทย์สามารถปรับแต่งและติดตามการแทรกแซงของพวกเขาเพื่อผลลัพธ์ด้านสุขภาพที่ดีที่สุด AI-Powered Diabetes Self-Management Devices ในการรักษาโรคเบาหวาน การจัดการตนเองเป็นสิ่งสำคัญ ดังนั้น หลังจากการวินิจฉัยโรคเบาหวานหรือการรักษาทางคลินิกแล้ว ผู้ป่วยจะได้รับอุปกรณ์ตรวจสอบตนเอง ตลาดการดูแลผู้ป่วยเบาหวานมีอุปกรณ์จัดการตนเองที่ขับเคลื่อนด้วย AI มากมาย ตั้งแต่อุปกรณ์ช่วยตัดสินใจไปจนถึงเซ็นเซอร์กลูโคสและแอปสมาร์ทโฟน ซึ่งช่วยให้ผู้ป่วยสามารถตรวจสอบและดูแลสุขภาพของตนเองได้ อุปกรณ์และซอฟต์แวร์ตรวจสอบเหล่านี้ใช้งานง่ายและให้ความแม่นยำและประสิทธิภาพในการรับข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเฉพาะบุคคล สตาร์ทอัพด้านการดูแลผู้ป่วยโรคเบาหวานจำนวนหนึ่งกำลังใช้การวิเคราะห์ส่วนบุคคลเพื่อช่วยให้ผู้ป่วยจัดการสุขภาพของตนเองได้อย่างมีประสิทธิภาพ มกราคม AI เป็นผู้นำกลุ่มในด้านสุขภาพเมตาบอลิซึมโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องส่วนบุคคลและการตรวจสอบระดับน้ำตาลในเลือดแบบเรียลไทม์เพื่อคาดการณ์ผลกระทบของอาหารที่มีต่อสุขภาพ โปรแกรม “Season of Me” ของ AI ในเดือนมกราคมจะวิเคราะห์ระดับน้ำตาลในเลือดของผู้ป่วยและจัดทำรายการอาหารที่ควรรับประทานและหลีกเลี่ยงเพื่อช่วยสร้างนิสัยที่ดีต่อสุขภาพใน 90 วัน “เราเชื่อว่าทุกวันสามารถรู้สึกเหมือนวันที่ 1 มกราคม ซึ่งเป็นวันเริ่มต้นใหม่เพื่อสุขภาพที่ดีขึ้น และการพัฒนาตนเองนั้นเป็นกีฬาประเภททีม นอกจากนี้ เรารู้สึกตื่นเต้นที่จะขยายรอยเท้าของเราไปสู่องค์กร ซึ่งรวมถึงฟาร์มา ซึ่งเรามีลูกค้าที่ชำระเงินอยู่แล้ว ด้วยพันธมิตรเหล่านี้และทีมที่ปรึกษาที่กำลังเติบโตของเรา เราสามารถปลดล็อกพลังของการดูแลตนเองเฉพาะบุคคลสำหรับผู้บริโภคที่ต้องการควบคุมสุขภาพของพวกเขา” Noosheen Hashemi ผู้ก่อตั้งและซีอีโอของ January AI กล่าวในระหว่างการแถลงข่าว ด้วยความก้าวหน้าของ AI แบบใหม่ในแนวทางการดูแลผู้ป่วยโรคเบาหวาน 'เบาหวานไม่จำเป็นต้องผ่านไปทางนั้นซ้ำแล้วซ้ำเล่า เหมือนอัศวินในหมากรุก

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button