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Dalla CGM al pancreas artificiale, come i dati determinano la cura del diabete
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Mentre il Cancro Moonshot e lo scopo di iniziativa della medicina di precisione per, bene, la luna nel mondo di Big Data, forse nessuna malattia cronica oggi è più fiduciosi nei dati — grande o — piccolo – che diabete.
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«Il diabete è enorme guidato da dati,» ha detto il Dott. Jennifer Shine Dyer, un endocrinologo pediatrico e sviluppatore del app a Columbus, Ohio. Il controllo del diabete dipende in gran parte dai livelli in carico della glicemia. «Si presta bene a AI ed apps,» Dyer ha detto.
Il mondo da di cura guidata da dati del diabete è stato soffiato aperto nell'ultimo paio d'anni con gli avanzamenti continuati nel monitoraggio continuo del glucosio come pure le nuove associazioni fra le entità improbabili. Poi c'è inoltre il fatto che disponibilità futura di un delivery system automatizzato dell'insulina che richiede poco input paziente — il pancreas artificiale — è una possibilità molto reale.
Infatti, Medtronic ha intrapreso il primo punto in quella lunga strada che si trasforma nel primo per vincere l'approvazione di Food and Drug Administration per un delivery system automatizzato ibrido e a circuito chiuso dell'insulina che applica un algoritmo per consegnare gli importi variabili di insulina come stato necessario ai pazienti con il diabete di tipo 1. Qui è un infographic creato da JDRF (precedentemente conosciuto come il fondamento di ricerca del diabete giovanile) che illustra lo sviluppo del pancreas artificiale.
Più contento essere un creatore del widget del diabete, la ditta irlandese del medtech inoltre partnering con IBM Watson Health per creare un app conoscitivo che fa leva i dati sulle pompe e su Big Data dell'insulina di Medtronic per predire le tendenze della glicemia per i pazienti. Lo scopo? Modelli di influenza nei dati per fornire migliore controllo glycemic.
Per parte sua, Dexcom ha fatto il progresso nella fornitura del quel controllo glycemic per i pazienti attraverso il suo sistema di controllo continuo del glucosio. FDA in primo luogo ha approvato la CGM in tempo reale nel 2005, secondo JDRF.
«la CGM crea una corrente continua dei dati del glucosio di cui non è esistito prima,» ha detto Annika Jimenez, vice presidente senior per i dati a Dexcom.
La società di San Diego ha fatto le onde all'inizio del 2015 quando ha guadagnato lo spazio di FDA per i suoi apps mobili legati alla CGM del platino G4. Un app collega il dispositivo di Dexcom agli smartphones dell'altrettanto come cinque badante o membri della famiglia designati, mentre un altro va sullo smartphone del paziente.
Questa caratteristica «del seguace» aiuta i cari a sorvegliare i pazienti per evitare le complicazioni quali il hypo o l'iperglicemia. «Questo è particolarmente importante al diabete di tipo 1,» Jimenez ha detto.
Per alcune famiglie, la CGM ed i apps riferiti di Dexcom sono stati un colpo di fortuna.
A MedCity della settimana scorsa IMPEGNI la conferenza a San Diego, Daniel McCaffrey, direttore di salute digitale, dati e l'analisi dei dati a Dexcom, ha mostrato un video che evidenzia come flussi di dati da un dispositivo della CGM ad uno smartphone.
«Questo è un avanzamento enorme in termini di cura, gestione ed i dati,» McCaffrey hanno spiegato. «Il monitoraggio continuo del glucosio può fornire un'immagine più accurata della salute di un paziente e lo stato di controllo del diabete, più è molto più facile e conveniente che il più vecchio metodo di raccolta di dati della glicemia di monitoraggio (SMBG).»
Un paziente tipico del diabete di tipo 1 controlla i tempi di multiplo della glicemia un il giorno con le prove del fingerstick. Un monitor continuo del glucosio richiede a letture ogni cinque minuti.
«Dovete soltanto controllare la vostra glicemia 2-3 volte un il giorno calibrare il monitor,» tintoriale celebre.
Ha aggiunto che il risparmio di tempo ed il vantaggio di dati facendo uso di CGMs è simili per quelli con tipo - 2, come sono i risultati.
I sistemi della CGM diventano più potenti una volta collegati ad altri dispositivi e legati agli algoritmi della gestione. La serie di Dexcom G4 di monitor era stata intorno per parecchi anni, ma l'approvazione di FDA dei apps ha rappresentato una profonda trasformazione perché il platino G4 ha facilitato i collegamenti ad altri dispositivi.
«Le cose realmente hanno decollato quando abbiamo introdotto Bluetooth nel nostro monitor continuo del glucosio,» Jimenez hanno detto.
Dexcom ha creato un ecosistema affinchè altri progetti i prodotti che sostengono il G4. La CGM ora accoppia con le pompe dell'insulina, cruscotti del clinico e nutrizione paziente ed inseguitori di attività dai terzi. L'ecosistema dovrebbe svilupparsi esponenzialmente perché Dexcom si accinge al rilascio un'Application Programming Interface, McCaffrey ha detto a MedCity SI IMPEGNA.
Mentre Medtronic e Dexcom stanno provando a rendere la vita facile per i pazienti del diabete di tipo 1, salute di Omada, una società digitale con sede a San Francisco di salute che mira ad aiutare la gente con il pre-diabete dallo sviluppare il diabete di tipo 2 completo.
Quella società inoltre ritiene nella connettività, comunque da un pezzo di un angolo differente.
Omada spedisce le bilancie ai partecipanti ai suoi programmi a distanza della gestione del diabete. I dispositivi hanno connettività senza fili 3G integrati, così non c'è necessità di configurare le scale per lavorare alle reti o alle paia di Wi-Fi con i telefoni o le compresse da Bluetooth.
Le scale sono importanti perché quella società tratta il peso come proxy per controllo del diabete.
«L'obesità è un forte segno del rischio del diabete, ha detto Eric Williams, direttore di scienza di dati a Omada.
Il peso è facile da catturare, che è importante perché la gente con il pre-diabete non raccoglie spesso l'emoglobina A1C stima più di una volta un mese, secondo Adam Brickman, il direttore della salute di Omada delle comunicazioni strategiche e dell'ordine pubblico.
Tuttavia, il peso non è la sola misura, naturalmente e quelli nei programmi di prevenzione del diabete dovrebbero catturare i punti di informazioni supplementari, Williams ha detto. È il ruolo di Omada da contribuire ad avere significato delle letture dalle scale, inseguitori di forma fisica, paziente-riferiti l'ingestione di cibo e perfino le comunicazioni sui forum del gruppo. (Brickman ha detto ENGAGE che ha detto medici spesso ritiene come sono «in un'inondazione di dati ma in un deserto di dati.» I dati devono informare lo stile di vita e decisioni cliniche, non complicare il trattamento, ha detto.)
«Pratica i dati per autorizzare le vetture di salute,» Williams ha detto. Per esempio, un algoritmo prende i segnali dalla linea di base del peso del paziente, dal flusso di dati costante dalla CGM, dagli inseguitori di forma fisica, dai forum e dall'ingestione di cibo sviluppare ed eseguire un piano del trattamento.
«Conosce che cosa è probabile accadere ad un partecipante in termini di obesità anche prima» di un cambiamento nel rischio del diabete o nell'aspetto di sintomi, Williams ha detto dell'algoritmo di Omada. L'inseguimento costante dei dati ed il raffinamento dell'algoritmo conducono per migliorare gli interventi e, infine, migliori risultati, ha detto.
Ancora c'è una buona quantità di approssimazioni successive in questione, tuttavia.
Omada originalmente ha dato ad ogni partecipante un pedometro e uno scopo di 10.000 punti un il giorno. «Abbiamo ottenuto molte risposte dai partecipanti, principalmente circa [lo scopo] essere troppo duro o troppo facile,» Williams ha riferito.
«Lo abbiamo realizzato abbastanza rapidamente che ha variato da demographics,» siamo continuato. Così Omada ha segmentato i pazienti dall'indice di massa corporea, dall'età, dal genere e dalla simile metrica e poi ha sviluppato gli scopi più personali.
Brickman ha riferito che Omada ha iscritto 75.000 persone ai programmi di prevenzione del diabete. Insieme, questo gruppo ha condotto i 10,5 milione pesare-Istituto centrale di statistica ed ha generato più di 1 miliardo punti di informazioni. «Crediamo che ora abbiamo la più grande raccolta dei dati sul cambiamento di comportamento in storia dell'umanità,» ha detto.
Tre - quattro settimane nel programma per un paziente dato, Omada possono ora predire con 80 per cento di accuratezza come un individuo basterà dopo 16 settimane, ha detto. «Permette che noi autorizziamo le nostre vetture umane con i dati,» Brickman ha detto. «Possiamo cominciare personalizzare il programma non appena entrate.»
La personalizzazione e la previsione sono dove la cura del diabete certamente capo.
Un'altra società digitale diabete-messa a fuoco di salute, Glooko, sta lavorando con il centro del diabete di Joslin a Boston sulla tecnologia che fornirebbe l'avvertimento di avanzamento degli attacchi ipoglicemici in moda da potere prendere i pazienti con il diabete di tipo 1 un'iniezione del glucagone. Glooko aggrega i dati pazienti dai wearables e dai apps per raccogliere le informazioni sui pasti, sull'esercizio e sul sonno.
IBM Watson Health teaming con Medtronic sulla simile tecnologia.
«È una battaglia di per la matematica,» il tintoriale, l'endocrinologo pediatrico, ha detto di controllo del diabete. Mette a fuoco sul tipo 1, in modo da è eccitata circa l'arrivo del pancreas artificiale, che, ha detto, «promesse appiattire le variazioni» nei livelli dell'insulina e della glicemia.
Il pancreas artificiale non è una panacea, sebbene, poiché il Medtronic recentemente approvato MiniMed 670G ancora richiede alla gente di introdurre l'assunzione del carboidrato. «C'è una preoccupazione che il pancreas artificiale è visto come cura,» Dyer ha detto. «Ancora dovete fare la roba. Non è là ancora.»
Effettivamente, c'è molto lavoro da fare nell'impedimento e nel preoccuparsi per una malattia che colpisce i 29 milione Americani stimati — più altri 86 milioni con pre-diabete.
«Stiamo cominciando appena a vedere il potenziale dei dati nella cura del diabete,» ha detto Frank Westermann, il CEO ed il co-fondatore del mySugr della partenza.