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#Neues aus der Industrie
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Von CGM zum künstlichen Pankreas, wie Daten Diabetessorgfalt fahren
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Während der Krebs Moonshot und das Präzisions-Medizin-Initiativenziel für gut der Mond in der Welt von Big Data, möglicherweise keine chronische Krankheit heute auf Daten vertrauensvoller ist — groß oder — Klein als Diabetes.
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„Diabetes ist enorm datengetrieben,“ sagte Dr. Jennifer Shine Dyer, ein pädiatrischer Endocrinologist und Appentwickler in Columbus, Ohio. Steuerung von Diabetes ist von Leitungsblutzuckerspiegeln in großem Maße abhängig. „Sie leiht sich gut zu AI und Apps,“ sagte Dyer.
Die Welt der datengetriebenen Diabetessorgfalt ist offen in den letzten Jahren mit anhaltenden Fortschritten in der ununterbrochenen Blutzuckerkontrolle sowie neuen Partnerschaften zwischen unwahrscheinlichen Wesen durchgebrannt worden. Dann gibt es auch die Tatsache, dass zukünftige Verfügbarkeit eines automatisierten Insulinliefersystems, das wenig geduldigen Input erfordert — das künstliche Pankreas — ist eine sehr wirkliche Möglichkeit.
Tatsächlich unternahm Medtronic den ersten Schritt in diesem werdenen weiten Weg das erste, zum von Food and Drug Administrations-Zustimmung für ein hybrides, automatisiertes Insulinregelliefersystem zu gewinnen, das einen Algorithmus anwendet, um Unterschiedmengen Insulin zu liefern, wie gebraucht an den Patienten mit Typ- 1diabetes. Ist hier ein infographic geschaffen durch JDRF (früher bekannt als die Jugenddiabetes-Forschungsstiftung) das die Entwicklung des künstlichen Pankreas nachvollzieht.
Nicht mehr zufrieden, ein Diabetes Widgethersteller zu sein, tut sich das irische medtech Unternehmen auch mit IBM Watson Health zusammen, um wirksam einsetzenden Daten des kognitiven App bezüglich Medtronics Insulin Pumpen und Big Datas zu schaffen, um Blutzuckertendenzen für Patienten vorauszusagen. Das Ziel? Hebelkraftmuster in den Daten, zum der besseren glycemic Steuerung bereitzustellen.
Seinerseits hat Dexcom vorangekommen, wenn er diese glycemic Steuerung für Patienten durch sein ununterbrochenes Blutzuckerkontrollesystem zur Verfügung stellte. FDA erkannte zuerst ein Realzeit-CGM im Jahre 2005, entsprechend JDRF an.
„CGM stellt einen ununterbrochenen Strom von Glukosedaten, denen nicht vor existierte,“ sagte Annika Jimenez, Senior-Vizepräsidenten für Daten bei Dexcom her.
Die San Diego-Firma machte Wellen, Anfang 2015 als sie FDA-Freigabe für seine mobilen Apps gewann, die am Platin G4 CGM gebunden wurden. Ein App schließt das Dexcom-Gerät an die Smartphones von so vielem wie fünf gekennzeichnete Pflegekräfte oder Familienmitglieder an, während anderer auf den Smartphone des Patienten geht.
Hilfen dieser „Nachfolger“ Eigenschaft liebten eine halten Vorsprünge auf Patienten, um Komplikationen wie Hypo oder Hyperglykämie zu vermeiden. „Dieses ist zum Typ- 1diabetes besonders wichtig,“ sagte Jimenez.
Für einige Familien Dexcoms sind CGM und bezogene Apps ein Glückstreffer gewesen.
Bei MedCity von letzter Woche ENGAGIEREN Sie sich Konferenz in San Diego, Daniel McCaffrey, Direktor der digitalen Gesundheit, Daten und Analytics bei Dexcom, zeigte ein Video, das wie Datenflüsse von einem CGM-Gerät zu einem Smartphone hervorhebt.
„Dieses ist eine enorme Förderung im Hinblick auf Sorgfalt, Management, und Daten,“ McCaffrey erklärten. „Ununterbrochene Blutzuckerkontrolle kann ein genaueres Bild der Gesundheit eines Patienten zur Verfügung stellen und Zustand der Diabetessteuerung, plus ihn ist viel einfacher und bequem als die ältere Methode der Datenerfassung des Eigenkontrolleblutzuckers (SMBG).“
Ein typischer Typ- 1diabetespatient überprüft mehrfache Zeiten des Blutzuckers ein Tag durch fingerstick Prüfung. Ein ununterbrochener Glukosemonitor dauert Lesungen alle fünf Minuten.
„Sie müssen nur Ihren Blutzucker 2-3 Mal am Tag überprüfen, um den Monitor zu kalibrieren,“ der gemerkte Farbstoff.
Sie addierte, dass die Zeiteinsparungen und der Datenvorteil unter Verwendung CGMs für die mit Art - 2 ähnlich ist, wie die Ergebnisse.
CGM-Systeme werden stärker, wenn sie an andere Geräte angeschlossen werden und an den Managementalgorithmen gebunden werden. Die Reihe Dexcom G4 von Monitoren war herum für einige Jahre gewesen, aber die FDA-Zustimmung der Apps stellte eine grundlegende Veränderung dar, weil das Platin G4 Verbindungen zu anderen Geräten erleichterte.
„Sachen entfernten wirklich, als wir Bluetooth in unseren ununterbrochenen Glukosemonitor holten,“ Jimenez sagten.
Dexcom hat ein Ökosystem geschaffen, damit andere die Produkte entwerfen, die das G4 stützen. Das CGM passt jetzt mit Insulinpumpen, Klinikerarmaturenbretter und geduldige Nahrung und Tätigkeitsverfolger von den Drittparteien zusammen. Das Ökosystem sollte exponential wachsen, weil Dexcom im Begriff ist, eine Anwendungsprogramm-Schnittstelle freizugeben, McCaffrey sagte bei MedCity sich ENGAGIEREN.
Während Medtronic und Dexcom versucht haben, das Leben einfach zu machen für Typ- 1diabetespatienten, Omada-Gesundheit, eine in San Francisco ansässige digitale Gesundheitsfirma, die darauf abzielt, Leuten mit Vordiabetes vom Entwickeln der vollerblühten Art zu helfen - Diabetes 2.
Diese Firma glaubt auch an Zusammenhang, zwar von einem Stückchen eines anderen Winkels.
Omada versendet Gewichtsskalen zu den Teilnehmern an seine Ferndiabetesmanagementprogramme. Die Geräte haben drahtlosen Zusammenhang 3G eingebaut, so gibt es keinen Bedarf, die Skalen zu konfigurieren, um an Wi-Finetzen oder -paaren mit Telefonen oder Tabletten durch Bluetooth zu arbeiten.
Die Skalen sind wichtig, weil diese Firma Gewicht als Stellvertreter zur Diabetessteuerung behandelt.
„Gewichtszunahme ist ein starkes Zeichen des Diabetesrisikos, sagte Eric Williams, Direktor der Datenwissenschaft bei Omada.
Gewicht ist einfach gefangenzunehmen, das wichtig ist, weil Leute mit Vordiabetes häufig nicht Hämoglobin A1C bewerten mehrmals einen Monat, nach Ansicht Adam Brickmans, des Direktors Omada-Gesundheit von strategischen Kommunikationen und von öffentlicher Ordnung sammeln.
Jedoch ist Gewicht nicht das einzige Maß, selbstverständlich, und die in den Diabetesverhinderungsprogrammen sollten zusätzliche Datenpunkte gefangennehmen, sagte Williams. Es ist Omadas Rolle, zu helfen, sinnvoll von den Lesungen zu sein von den Skalen, die Eignungsverfolger, Nahrungsaufnahme und sogar Kommunikationen Patient-berichtet auf Gruppenanschlagbrettern. (Brickman sagte bei ENGAGE, das sagte, Ärzte glauben häufig, wie sie sind in einer „Datenflut aber in einer Datenwüste.“ Die Daten müssen Lebensstil informieren und klinische Entscheidungen, Behandlung nicht zu erschweren, sagte er.)
„Wir verwenden wirklich Daten, um Gesundheitstrainer zu bevollmächtigen,“ sagte Williams. Zum Beispiel nimmt ein Algorithmus Signale von der Gewichtsgrundlinie des Patienten, vom konstanten Datenstrom von einem CGM, von den Eignungsverfolgern, von den Anschlagbrettern und von der Nahrungsaufnahme, einen Behandlungsplan zu entwickeln und durchzuführen.
„Es kennt, was wahrscheinlich ist, einem Teilnehmer im Hinblick auf Gewichtszunahme sogar vor“ einer Änderung im Diabetesrisiko oder im Auftritt von Symptomen zu geschehen, Williams sagte vom Omada-Algorithmus. Die konstante Spurhaltung von Daten und das Verfeinern des Algorithmus führt, um Interventionen zu verbessern und schließlich bessere Ergebnisse, sagte er.
Es gibt noch eine gute Menge des betroffenen Versuches und des Fehlers, jedoch.
Omada gab jedem Teilnehmer ein Pedometer und ein Ziel von 10.000 Schritten ein Tag ursprünglich. „Wir erhielten viel Feedback von den Teilnehmern, größtenteils über [das Ziel] Sein zu hart oder zu einfach,“ berichtete Williams.
„Wir verwirklichten recht schnell, dass es durch Demographie schwankte,“ ihn fortfuhren. So segmentierte Omada Patienten durch Body-Maß-Index, Alter, Geschlecht und ähnliche Metriken und entwickelte dann personifizierte Ziele.
Brickman berichtete, dass Omada 75.000 Menschen in den Diabetesverhinderungsprogrammen eingeschrieben hat. Zusammen hat diese Kohorte 10,5 Million wiegen-ins geleitet und mehr als 1 Milliarde Datenpunkte erzeugt. „Wir glauben, dass wir jetzt die größte Datenerfassung bezüglich der Verhaltenänderung in der Menschheitsgeschichte haben,“ sagte er.
Drei bis vier Wochen in das Programm für einen gegebenen Patienten, Omada können mit 80 Prozent Genauigkeit jetzt voraussagen, wie eine Einzelperson nach 16 Wochen tut, sagte er. „Sie erlaubt uns, unsere menschlichen Trainer mit Daten zu bevollmächtigen,“ sagte Brickman. „Wir können das, Programm zu personifizieren beginnen, sobald Sie hereinkommen.“
Personifizierung und Vorhersage sind, wo Diabetessorgfalt zweifellos vorangeht.
Eine andere Diabetes-fokussierte digitale Gesundheitsfirma, Glooko, hat mit Joslin-Diabetes-Mitte in Boston auf Technologie gearbeitet, die Vorwarnung von hypoglykemischen Angriffen liefern würde, damit Patienten mit Typ- 1diabetes eine Glucagoneinspritzung nehmen können. Glooko sammelt geduldige Daten von den wearables und von den Apps für an, um Informationen über Mahlzeiten, Übung und Schlaf zu sammeln.
IBM Watson Health teaming mit Medtronic auf ähnlicher Technologie.
„Es ist ein Kampf von Mathe,“ sagte Farbstoff, der pädiatrische Endocrinologist, von der Diabetessteuerung. Sie konzentriert sich auf Typ 1, also wird sie über die Einführung des künstlichen Pankreas, das, sie sagte, „Versprechen, Schwankungen“ der Blutzucker- und Insulinniveaus flachzudrücken aufgeregt.
Das künstliche Pankreas ist kein Allheilmittel, obwohl, da das eben anerkannte Medtronic MiniMed 670G noch Leute erfordert, Kohlenhydrataufnahme einzugeben. „Es gibt ein Interesse, dass das künstliche Pankreas als Heilung gesehen wird,“ Dyer sagte. „Sie müssen Material noch tun. Es ist nicht dort noch.“
Tatsächlich, gibt es viel Arbeit, zum beim der Hinderung und Interessieren für eine Krankheit zu tun, die geschätzte 29 Million Amerikaner beeinflußt — plus andere 86 Million mit Vordiabetes.
„Wir fangen gerade an, das Potenzial von Daten in der Diabetessorgfalt zu sehen,“ sagte Frank Westermann, CEO und Cofounder von Start-mySugr.