Bolehkah Kecerdasan Buatan (AI) Mengubah Kehidupan Harian dengan Diabetes?

Tanyakan kepada sesiapa sahaja yang membuat hidup dengan diabetes begitu mencabar, dan mereka fikir mereka tahu jawapannya.

"Tembakan." (Sebenarnya, anda terbiasa dengan cepat.)

"Perancangan makan." (Sejujurnya, itulah yang harus dilakukan oleh semua orang.)

"Kos." (Ya, itu agak kasar, tetapi bukan semuanya.)

Realitinya? Apa yang paling berat bagi mereka yang menderita diabetes atau memerangi pra-diabetes lebih dari sekadar rancangan rawatan, tusukan jarum yang banyak, atau bahkan tagihan yang menakutkan.

"Ini adalah dengungan yang tidak berkesudahan, berterusan, dan tidak dapat dielakkan di kepala anda tentang apa yang anda lakukan dengan betul, apa yang anda lakukan salah, berapa lama insulin anda berada di kapal, jika barista benar-benar mengukur mentega kacang seperti yang anda minta," kata Jaime Jones dari Colorado, yang telah menguruskan diabetes jenis 1 anaknya (T1D) selama lapan tahun sekarang. "Ini adalah kebolehtelapan semuanya. Secara jujur, ia dapat meruntuhkan jiwa. "

Memang, para pakar mengatakan bahawa penghidap diabetes berada dalam mod pengambilan keputusan yang berterusan. Ahli endokrinologi terkenal Dr. Howard Wolpert, Ketua Pegawai Perubatan untuk Connected Care di Pusat Inovasi Lilly Cambridge, menganggarkan seseorang yang menghidap diabetes membuat sekurang-kurangnya 300 keputusan berkaitan diabetes sehari. Itu lebih daripada 109,000 keputusan setiap tahun.

Tidak hairanlah orang-orang terbakar, tersinggung, atau berhenti begitu saja.

Mungkinkah semua itu menuju hari esok yang lebih baik? Penggunaan apa yang disebut pembelajaran mesin, atau kecerdasan buatan (AI), dalam penjagaan diabetes adalah industri yang berkembang. Fokus ini bukan hanya pada hasil yang lebih baik bagi mereka yang menghidap diabetes, tetapi kehidupan yang lebih baik ketika mereka mencapai tujuan tersebut.

Harapannya adalah untuk membuat program, aplikasi, dan alat lain yang dapat diakses untuk mengambil alih beberapa pengambilan keputusan yang berterusan - atau, paling tidak, membantu orang mengumpulkan dan menilai data mereka sendiri untuk memahami dengan cara yang membantu meringankan mereka bebanan seharian.

Mungkinkah AI menjadi kejayaan besar dalam penjagaan diabetes harian? Ramai yang berharap begitu.

Mengapa AI?

Istilah AI dan pembelajaran mesin sering digunakan secara bergantian kerana merujuk kepada kemampuan komputer untuk mengatur set data yang sangat besar dan "belajar" dari corak yang dikesan pada tahap yang tidak pernah dapat dicapai oleh akal manusia.

Kepintaran buatan dalam penjagaan kesihatan dijangka menjadi industri bernilai $ 8 bilion pada tahun 2022, tetapi Pentadbiran Makanan dan Dadah (FDA) masih mempunyai kebimbangan mengenai kebolehulangan hasil dan kekurangan dalam set data yang digunakan - termasuk kekurangan kepelbagaian.

Namun, impian itu adalah dunia bertenaga AI di mana pelacak langkah bercakap dengan kalendar kitaran haid, monitor jantung, meter atau monitor glukosa berterusan (CGM), dan banyak lagi. Sistem ini akan berkongsi dan membandingkan data menggunakan algoritma dan kemudian membentangkan, dengan cara yang mudah dibaca dan diakses, mudah difahami, keputusan apa yang terbaik untuk seseorang ketika ini, seperti doktor di dalam saku anda atau "bisikan diabetes" yang benar-benar membimbing anda ke arah keputusan tersebut dan membebaskan otak anda untuk fokus pada sepanjang hidup anda.

Impian paip? Mungkin tidak.

Di dunia diabetes, AI telah mengaktifkan revolusi dalam sistem gelung tertutup (aka teknologi Artificial Pancreas) dan alat yang saling berkaitan untuk membantu seseorang yang menghidap diabetes mengumpulkan dan menyimpan lebih banyak data, melihat trend dari data tersebut, dan menunjukkan keputusan yang lebih baik.

Teknologi diabetes ‘pintar’

Ketika pam insulin mula menjejaki perkara seperti dos bolus untuk makanan yang lalu, dunia diabetes meraikannya. Itu adalah langkah bayi, dan sekarang langkah tambahan telah membawa kita ke alat yang lebih pintar dan lebih bersepadu.

Hari ini, syarikat seperti Livongo, Cecelia Health, One Drop, Virta Health, dan mySugr semuanya beroperasi dengan sistem bertenaga AI yang direka untuk membantu mengumpulkan, menyimpan, menyebarkan, dan menggunakan data untuk rawatan diabetes yang lebih cekap dan individual.

Livongo, misalnya, menggabungkan pemantauan gula darah dengan bimbingan dan pemantauan jarak jauh (mendorong pengguna ketika diperlukan), bersama dengan beberapa sentuhan yang bagus seperti menjejaki berapa banyak jalur yang anda gunakan dan mengingatkan anda untuk memesan. One Drop membantu pengguna melacak kadar glukosa bersama dengan aktiviti, ubat-ubatan, dan makanan, menawarkan bimbingan dalam aplikasi, dan menghubungkan pengguna dengan komuniti untuk mendapatkan sokongan ketika diperlukan. Virta Health menawarkan bimbingan pemakanan maya untuk mereka yang mempunyai diabetes pra-diabetes dan diabetes jenis 2.

Tagline yang menyeronokkan di mySugr merangkumi tujuan mereka semua: "Untuk mengurangkan diabetes menghisap."

Sistem mereka terdapat dalam tiga tahap. Pertama, aplikasi percuma yang membimbing pengguna mengesan tahap glukosa, dos insulin, makanan dan banyak lagi, dan kemudian menawarkan analisis terperinci mengenai maklumat tersebut. Ia menganggarkan hasil A1C, mencetak laporan temu janji perubatan, dan memberi pengguna maklumat yang tegas pada 24 jam maklumat pada bila-bila masa.

Terdapat juga laporan yang lebih tinggi, lebih banyak peningkatan, dan tahap ketiga layanan yang memberikan bimbingan dalam bentuk pendidik diabetes yang menonton dan mengkaji maklumat pengguna dan menghubungi ketika mereka menganggapnya diperlukan.

Scott Johnson jenis 1 yang sudah lama, yang merupakan jurucakap mySugr, mengatakan bahawa dia belum akan menyebutnya "AI sejati", tetapi mengatakan syarikat itu berada di landasan tepat untuk sampai ke sana tepat pada waktunya.

"Kami tahu penjagaan diabetes didorong oleh data," kata Johnson. "Tetapi sebenarnya, tidak banyak orang yang terus log (data) lama. mySugr melakukan kerja seperti itu sekarang. Dan pada masa akan datang, ia akan menawarkan lebih banyak analisis dan panduan data. "

Dia menambahkan pada catatan peribadi, "Saya ingin menurunkan sebanyak mungkin keputusan diabetes saya, dan terus terang, saya fikir [mySugr] dapat melakukan pekerjaan yang lebih baik daripada yang saya dapat."

Terdapat konsensus yang meluas bahawa walaupun ini lebih baik daripada yang ada sebelumnya, AI dapat melangkah lebih jauh ke arah memperbaiki kehidupan dengan diabetes.

Bertujuan untuk gula darah stabil

Steady Health yang berpusat di San Francisco menjadikannya sebagai "klinik endokrinologi maya pertama di Amerika." Pada 25 Ogos 2020, mereka melancarkan program Permulaan 5 minggu yang berharga $ 50 dan akan merangkumi preskripsi untuk dua CGM, bimbingan dan pendidikan berasaskan telefon pintar berbantu AI mengenai makanan dan senaman, dan tafsiran data dengan ahli endokrinologi.

Klik di sini untuk maklumat lanjut.

Aplikasi Quin membawa diabetes AI lebih jauh

Cyndi Williams yang berpangkalan di London bekerja sebagai jurutera kimia dan inovator ketika dia bertemu dengan rakan sekerja Isabella Degen, yang kebetulan memiliki T1D sendiri. Pada waktunya, kedua-duanya menyedari bahawa mereka mempunyai panggilan gabungan: Buat platform yang mempertaruhkan kehidupan mereka yang menghidap diabetes dan mereka yang merawat mereka.

Begitulah cara aplikasi Quin dilahirkan - yang dipercayai oleh majalah Forbes "dapat mengubah pengurusan diabetes untuk berjuta-juta orang di seluruh dunia."

Quin bermaksud "mengukur intuisi," yang merupakan anggukan kepada sesiapa sahaja yang menggunakan insulin. Walaupun pembangun tidak merancang untuk ini sebagai teknologi gelung tertutup, ia merangkumi banyak fungsi sokongan automatik dan keputusan yang boleh ditawarkan oleh AP.

Apa yang dilakukan Quin - atau apa yang Williams dan pasukan berusaha untuk lakukan - adalah mengambil setiap jenis data kesihatan diri, mengubahnya dengan keputusan kehidupan harian, dan kemudian menggunakan semua maklumat gabungan untuk membantu orang yang menghidap diabetes membuat pilihan yang bijak dengan lebih sedikit kerja otak.

Pada waktunya, Williams mengatakan aplikasi itu akan menggali banyak kejadian fisiologi dan psikologi dalam tubuh seseorang, mengesan apa yang dilakukan oleh makanan yang berbeza kepada seseorang pada masa yang berlainan dan di tempat yang berlainan, mengambil semua itu sebagai satu, dan menjadi intinya, yang mungkin diperlukan oleh doktor yang tahu tentang pesakit diabetes.

Walaupun belum tersedia di Amerika Syarikat, versi awal telah berada di tangan pengguna di Ireland dan UK selama setahun terakhir.

Yang penting, Quin tidak menuntut seseorang menggunakan pam insulin atau bahkan menggunakan CGM. Ia tidak mengkaji atau mencadangkan nisbah karbohidrat, dan juga tidak meramalkan kadar gula darah.

“Hingga kini, diabetes digital sangat mementingkan memerhatikan apa yang kita lakukan dan memasukkannya ke dalam data. Ia agak rata, "kata Williams. “Kami tinggal di dunia di mana Spotify tahu muzik apa yang ingin kita dengarkan. Kita belum lagi menghidap diabetes, tetapi kita boleh. Kami ingin mengurangkan beban kognitif pada orang yang menghidap diabetes. "

Bagaimana Quin berfungsi

Quin menggunakan data dari alat kesihatan lain yang mungkin digunakan oleh seseorang yang menghidap diabetes (pelacak langkah, monitor degupan jantung, dll.) Dan juga dari maklumat yang mereka kongsi secara langsung dengan aplikasi untuk membantu merumuskan keputusan berdasarkan pengalaman hidup masa lalu.

Dengan kata lain, Quin membantu pengguna memutuskan apa yang harus dilakukan pada masa ini, berdasarkan kepintaran yang dikumpulkan dari keputusan serupa yang lalu. Ia melakukan semua pekerjaan untuk anda: Daripada menjernihkan otak anda untuk "Apa yang terjadi pada masa yang lain saya mempunyai latte pada tengah hari?" anda boleh melihat Quin untuk melakukan kerja ingatan itu, melampirkannya pada keadaan semasa, dan tanpa keputusan yang tepat.

Algoritma mereka bergantung pada beberapa input: Quin meminta pengguna untuk mengambil gambar makanan (atau latte itu) dan memasukkan maklumat tersebut. Quin akan pergi dari sana dan menandakan titik data lain: waktu hari, degupan jantung anda, jika anda sibuk atau tertekan, dan banyak lagi. Oleh itu, anda dapat melihat bukan hanya jumlah dos insulin yang terbaik untuk makanan itu, tetapi dos apa yang terbaik untuk makanan itu pada masa itu untuk anda dan hanya anda.

"Ini adalah falsafah berdasarkan idea bahawa keputusan masa lalu anda (tidak kira hasilnya) adalah maklumat terbaik yang kami ada," kata Williams.

Walaupun perkara seperti A1C yang lebih rendah dan lebih banyak masa dalam jarak (TIR) ​​sangat penting, tujuannya melampaui gula darah, katanya. "Apa yang kita lihat adalah bagaimana kita dapat memperbaiki seluruh kehidupan orang itu."

Hasil pengguna setakat ini kukuh. Percubaan pra-klinikal pada musim bunga 2019 termasuk 100 pengguna menunjukkan bahawa 76 peratus mempunyai hipos lebih sedikit dan 67 peratus mempunyai TIR yang lebih baik. Juga, lebih dari 60 peratus mengatakan mereka "merasa lebih yakin dan melaporkan bahawa kehidupan mereka dengan diabetes lebih baik sekarang," catat Williams.

Mereka mungkin akan melalui proses untuk meminta pembayaran balik insurans dan berharap dapat menyediakan aplikasi tersebut di A.S. pada tahun 2022.

"Kami melihat ini sebagai perjalanan panjang," katanya. "Kami melihat Quin menjadi lebih pintar dan lebih pintar dan melakukan peningkatan fisiologi kognitif. Kami melihatnya membawa kesihatan emosi yang lebih baik. "

Platform Januari.ai baru untuk penjagaan 'seluruh orang'

Pakar bioteknologi dan perniagaan Noosheen Hashemi menghadiri persidangan perubatan di Universiti Stanford sejurus selepas persidangan mengenai pembelajaran mesin ketika dia mempunyai idea untuk Januari.ai, sebuah sistem sokongan berasaskan AI baru yang direka untuk memperkasakan orang dengan jenis 2 dan pra-diabetes. Secara khusus, dia mendapat inspirasi dari pesakit yang telah berkongsi kisah mereka di persidangan Stanford.

“Mereka bergema dengan saya. Apa yang mereka katakan adalah: 'Lihatlah keseluruhan orang dan bukannya mengurangkan orang menjadi satu penanda,' "katanya.

Itulah matlamat asas Januari.ai: AI untuk membantu setiap individu menyesuaikan hidup mereka dan merawat diabetes mereka dengan cara yang unik. Platform ini akan menggabungkan data dari alat pakai yang berbeza dengan input maklumat oleh pengguna mengenai biologi, keperluan mereka, dan bahkan, ya, keinginan mereka sendiri.

Hashem menjelaskan bahawa setiap orang berbeza dalam tindak balas glukosa mereka terhadap makanan, bahkan dalam diri kita antara situasi yang berbeza-beza. “Rintangan mustahil” untuk menavigasi tindak balas makanan adalah yang ditangani oleh Januari.ai.

"Tidak semua orang dapat menurunkan 25 kilogram ketika diminta," katanya, tetapi dengan fokus, informasi, dan panduan yang tepat, "Setiap orang dapat menguruskan gula darah mereka."

Apabila platform ini dilancarkan dengan ideal pada musim gugur ini, pengguna baru akan dapat mendaftar untuk program empat minggu yang disebut "Musim dari Saya" yang akan merangkumi menolong mereka memperoleh CGM untuk mengesan tren glukosa. Hashemi mengatakan mereka mempunyai rangkaian penyedia di tempat yang dapat membantu dengan resep - walaupun fokus awal mereka bukan pengguna insulin tetapi pra-diabetes.

Untuk dua minggu pertama, gabungan ciri CGM dan platform akan membantu pengguna mengetahui bagaimana gula badan dan darah mereka bertindak balas terhadap makanan dan aktiviti tertentu. Dalam dua minggu berikutnya, sistem mereka membimbing pengguna mengenai bagaimana mengintegrasikan pembelajaran itu ke dalam rutin harian.

Bagaimana Januari.ai berfungsi

January.ai adalah platform pembelajaran yang sebenar, jadi semakin lama anda menggunakannya, semakin berguna. Sebagai contoh, jika anda ingin keluar makan dan mengetahui burger mana yang anda rencanakan untuk memesan di restoran tertentu, sistem dapat mencari sejarah anda untuk mengetahui apakah anda pernah memilikinya sebelum ini, atau perkara lain yang berlaku di badan dan kehidupan pada masa itu, dan bagaimana gula darah anda bertindak balas.

Setiap hidangan dan contoh membantu Januari.ai belajar lebih banyak, dan dengan itu bersedia untuk membantu lebih banyak dari masa ke masa.

Sistem ini juga menyediakan pilihan alternatif yang sihat: Bagaimana jika anda melewatkan roti? (Ini menunjukkan kemungkinan hasil). Adakah terdapat pilihan menu lain yang serupa tetapi mungkin dengan lebih sedikit karbohidrat atau kalori? Ia bahkan menawarkan cara kepada pengguna untuk "mendapatkan" makanan atau makanan tambahan yang kadang-kadang disebut oleh komuniti T1D sebagai "bolus-layak".

Sebagai contoh, ini mungkin mencadangkan anda pergi ke burger dengan roti dan kemudian, berdasarkan apa yang diketahui mengenai anda, cadangkan berjalan kaki tepat waktu.

"Kami terlalu fokus pada pengalaman pengguna," kata Hashemi. "Mari kita bantu sebilangan orang. Dan jika kita dapat menggembirakan mereka, memberi mereka wawasan baru tentang bagaimana menikmati kehidupan sambil membuat pilihan yang bijak, kita akan menang. "

Adakah AI akan membuat perbezaan?

Diakui, Quin dan January.ai terdengar cukup sci-fi. Bolehkah teknologi ini benar-benar berfungsi untuk mengubah pengalaman harian orang?

Untuk pengguna awal, ini mungkin bukan masalah. Tetapi walaupun bagi mereka yang tidak mahir teknologi, pemaju percaya waktunya sudah tiba.

Salah satunya ialah LaurieAnn Scher, pakar penjagaan dan pendidikan diabetes (DCES) yang bertugas sebagai Ketua Pegawai Strategi Klinikal di Fitscript, sebuah syarikat kesihatan digital yang menyediakan program kecergasan dalam talian untuk diabetes dan keadaan kronik yang lain.

"Teknologi adalah sesuatu yang, sebagai pakar penjagaan diabetes, dapat membantu kita melakukan lonjakan yang besar," katanya. "Kadang-kadang orang yang tepat belum terdedah kepadanya."

Scher menegaskan bahawa, pada umumnya, orang yang mengalami diabetes umumnya berjumpa dengan penyedia perkhidmatan kesihatan hanya empat kali dalam setahun, dan tidak seperti diabetes memerlukan penurunan pada masa itu.

"Aplikasi ini mempunyai cara yang baik untuk mengisi jurang dan membantu menghentikan sesuatu jika ada sesuatu yang sedang dibuat," katanya. "Saya harap saya dapat ... tersedia untuk pesakit 365 hari dalam setahun, 24 jam sehari. Tetapi saya tidak boleh. Ini akan mengisi jurang apabila penyedia tidak ada. "

Kelebihan lain ialah berurusan dengan data dan fakta, alat berasaskan AI menghilangkan kecenderungan emosi daripada pengurusan diabetes. Daripada menghadapi beberapa profesional yang berpendidikan sekolah perubatan yang sepertinya menilai anda, anda hanya melihat data dan cadangan secara neutral.

Scher mengakui, kadang-kadang, menggunakan aplikasi atau platform boleh membebankan. Tetapi AI memberikan kelebihan jangka panjang: Apabila sistem mengetahui lebih banyak tentang anda, ia dapat membantu anda lebih banyak dan menghilangkan beban.

"Ini lebih banyak kerja, tetapi ia berguna," katanya.

Chris Bergstrom, bekas eksekutif BD dan Roche Diabetes Care dan bekas Ketua Terapi Digital di Boston Consulting Group, melihat yang baik di masa depan AI.

"Hari ini, algoritma rawatan kebanyakannya sesuai dengan ukuran ... beribu-ribu pesakit. Esok, melalui kesihatan digital, algoritma ini akan berdasarkan berjuta-juta orang di dunia nyata. Dengan menggunakan AI, kita kemudian dapat mengaktifkan tahap keperibadian yang tidak dapat dibayangkan, ”katanya.

“Dadah mana, alat mana, diet mana yang sesuai untuk AKU berdasarkan genetik, ko-morbiditi, gaya hidup, motivasi, sumber ekonomi, dan faktor penentu sosial saya yang lain? (AI) membuka kekuatan data populasi untuk mendorong penjagaan diabetes yang diperibadikan, ”lanjut Bergstrom. "Ini akan menjadi pengubah permainan."

Dengan kata lain, mungkin otak kolektif berjuta-juta orang yang menghidap diabetes akan melepaskan ruang ketika mereka tidak perlu lagi mengira setiap makanan dan aktiviti. Siapa tahu apa yang boleh datang dari itu?