인공 지능 (AI)이 당뇨병으로 일상 생활을 실제로 바꿀 수 있습니까?

당뇨병을 앓는 삶을 어렵게 만드는 이유가 무엇인지 물어 보면 답을 알고 있다고 생각합니다.

"샷." (사실 꽤 빨리 익숙해집니다.)

“식사 계획.” (진실로 모든 사람이해야 할 일입니다.)

"비용." (예, 상당히 거칠지 만 끝이 아닙니다.)

현실? 당뇨병을 앓고 있거나 당뇨병 전과 싸우는 사람들에게 가장 중요한 것은 단순한 치료 계획, 무수한 바늘 찌르기 또는 심지어는 끔찍한 청구서 이상입니다.

"바리 스타가 요청한대로 땅콩 버터를 실제로 측정 한 경우, 그것은 당신이 옳은 일을하고있는 것, 당신이 잘못하고있는 일, 인슐린이 얼마나 오랫동안 기내에 있었는지에 대해 당신의 머릿속에서 끝없이 끊임없이 그리고 피할 수없는 윙윙 거리는 소리입니다." 현재 8 년 동안 자녀의 1 형 당뇨병 (T1D)을 관리해 온 콜로라도의 Jaime Jones는 말합니다. "그건 피할 수 없음 그것의 전부. 솔직히 영혼을 으깨는 느낌을받을 수 있습니다.”

실제로 전문가들은 당뇨병 환자들이 지속적인 의사 결정 모드에 있다고 말합니다. 릴리 케임브리지 혁신 센터의 커넥 티드 케어 최고 의료 책임자 인 저명한 내분비 학자 하워드 월퍼트 박사 (Dr. Howard Wolpert)는 당뇨병 환자가 하루에 최소 300 개의 당뇨병 관련 결정을 내리는 것으로 추정합니다. 이는 연간 109,000 건 이상의 결정입니다.

사람들이 타 버리거나 넘어 지거나 그냥 그만두는 것도 당연합니다.

그 모든 것이 더 나은 내일을 향해 나아갈 수 있을까요? 당뇨병 치료에서 소위 기계 학습 또는 인공 지능 (AI)의 사용은 성장하는 산업입니다. 당뇨병 환자를위한 더 나은 결과뿐만 아니라 이러한 목표를 향해 노력하는 더 나은 삶에 초점을 맞추고 있습니다.

지속적인 의사 결정을 대신 할 수있는 액세스 가능한 프로그램, 앱 및 기타 도구를 만들거나, 최소한 사람들이 자신의 데이터를 수집하고 평가하여 쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 것이 희망입니다. 일상적인 부담.

AI가 일일 당뇨병 관리의 다음 큰 돌파구가 될 수 있을까요? 많은 사람들이 그렇게 기대하고 있습니다.

왜 AI인가?

인공 지능과 기계 학습이라는 용어는 컴퓨터가 엄청난 데이터 세트를 처리하고 인간의 마음이 결코 달성 할 수없는 수준에서 감지 된 패턴에서 "학습"하는 기능을 나타 내기 때문에 종종 같은 의미로 사용됩니다.

의료 분야의 인공 지능은 2022 년까지 80 억 달러 규모의 산업이 될 것으로 예상되지만 FDA (Food and Drug Administration)는 여전히 사용 된 데이터 세트의 결과 재현성 및 다양성 부족 등의 결함에 대해 우려하고 있습니다.

하지만 꿈은 걸음 수 추적기가 월경주기 달력, 심장 모니터, 측정기 또는 CGM (연속 포도당 모니터) 등과 대화하는 AI 기반 세상입니다. 이러한 시스템은 알고리즘을 사용하여 데이터를 공유하고 비교 한 다음, 읽기 쉽고 액세스하기 쉽고 이해하기 쉬운 방식으로 주머니 속의 의사처럼 현재 사람에게 가장 적합한 결정을 제시합니다. 또는 진정한 "당뇨병 속삭이는 사람"으로 조용히 그러한 결정을 내릴 수 있도록 안내하고 두뇌가 남은 인생에 집중할 수 있도록합니다.

파이프 꿈? 아마 아닐거야.

당뇨병 세계에서 AI는 이미 폐 루프 시스템 (인공 췌장 기술이라고도 함)과 상호 연결된 도구의 혁명을 가능하게하여 당뇨병 환자가 더 많은 데이터를 수집 및 저장하고, 해당 데이터에서 추세를 확인하고, 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

'스마트'당뇨병 기술

인슐린 펌프가 과거 식사에 대한 볼 루스 복용량과 같은 것을 처음으로 추적하기 시작했을 때 당뇨병 세계는 축하했습니다. 이는 아기 단계였으며 이제 추가 단계를 통해 더 스마트하고 통합 된 도구를 사용할 수있게되었습니다.

오늘날 Livongo, Cecelia Health, One Drop, Virta Health 및 mySugr과 같은 회사는 모두보다 효율적이고 개별화 된 당뇨병 치료를 위해 데이터를 수집, 저장, 전파 및 활용할 수 있도록 설계된 AI 기반 시스템으로 가동되고 있습니다.

예를 들어 Livongo는 혈당 모니터링을 코칭 및 원격 모니터링 (필요할 때 사용자에게 알려줌)과 함께 사용하는 스트립 수를 추적하고 주문하도록 상기시키는 것과 같은 멋진 터치를 결합합니다. One Drop은 사용자가 활동, 약물 및 음식과 함께 포도당 수준을 추적하도록 돕고, 인앱 코칭을 제공하며, 필요할 때 지원을 위해 사용자를 커뮤니티에 연결합니다. Virta Health는 당뇨병 전단계 및 제 2 형 당뇨병 환자를위한 가상 영양 코칭을 제공합니다.

mySugr의 재미있는 태그 라인은 그들 모두의 목표를 구체화합니다.

그들의 시스템은 세 가지 수준으로 나뉩니다. 첫째, 사용자에게 포도당 수준, 인슐린 복용량, 식사 등을 추적하도록 안내 한 다음 해당 정보에 대한 자세한 분석을 제공하는 무료 앱입니다. A1C 결과를 추정하고, 진료 예약 보고서를 인쇄하고, 사용자에게 언제든지 24 시간 정보를 확실하게 볼 수 있도록합니다.

또한 사용자의 정보를보고 연구하고 필요하다고 판단 될 때 연락하는 당뇨병 교육자의 형태로 코칭을 제공하는 더 높은 수준의 더욱 강화 된 보고서와 세 번째 수준의 서비스가 있습니다.

mySugr의 대변인 인 오랜 제 1 형 스콧 존슨은 아직 "진정한 AI"라고 부르지 않겠다고 말했지만 회사는 제 시간에 거기에 도달 할 수있을 것이라고 말했다.

"당뇨병 치료가 데이터 기반이라는 것을 알고 있습니다."라고 Johnson은 말합니다. “하지만 실제로 많은 사람들이 오랫동안 (데이터) 로깅을 계속하지는 않습니다. mySugr은 지금 그런 종류의 작업을 수행합니다. 그리고 앞으로 더 많은 데이터 분석과 지침을 제공 할 것입니다. "

그는 개인 메모에서 "나는 가능한 한 많은 당뇨병 결정을 내리고 싶습니다. 솔직히 [mySugr]가 내가 할 수있는 것보다 더 잘할 수 있다고 생각합니다."

이것이 이전에 사용 가능한 것보다 낫지 만 AI가 당뇨병으로 삶을 개선하는 데 훨씬 더 나아갈 수 있다는 광범위한 합의가 있습니다.

일정한 혈당을 목표로

샌프란시스코에 기반을 둔 Steady Health는 스스로를“미국 최초의 완전 가상 내분비 클리닉”이라고 주장합니다. 2020 년 8 월 25 일, 그들은 50 달러의 비용이 드는 5 주 스타터 프로그램을 시작하며 2 개의 CGM 처방, AI 지원 스마트 폰 기반 코칭 및 음식과 운동에 대한 교육, 내분비 학자와의 데이터 해석을 포함합니다.

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Quin 앱은 당뇨병 AI를 더욱 발전시킵니다

런던에 본사를 둔 Cyndi Williams는 T1D를 가지고있는 동료 Isabella Degen을 만났을 때 화학 엔지니어이자 혁신 가로 일하고있었습니다. 시간이 지나자 두 사람은 합병 된 소명이 있다는 것을 깨달았습니다. 당뇨병 환자와 그들을 돌보는 사람들의 삶을 개선하는 플랫폼을 만드십시오.

이것이 Quin 앱이 탄생 한 방법입니다. Forbes 잡지는 "전 세계 수백만 명의 당뇨병 관리를 혁신 할 수 있습니다."라고 믿습니다.

Quin은 인슐린을 사용하는 사람에게 고개를 끄덕이는 "정량화 직관"을 의미합니다. 개발자는 이것이 폐쇄 루프 기술이 될 계획은 없지만 AP가 제공 할 수있는 자동화 및 의사 결정 지원 기능을 많이 포함하고 있습니다.

Quin이하는 일, 또는 Williams와 팀이이 일을하기 위해 일하는 것은 가능한 모든 종류의 개인 건강 데이터를 가져와 일상 생활의 결정으로 변형 한 다음 결합 된 모든 정보를 사용하여 당뇨병 환자가 더 적은 비용으로 현명한 선택을 할 수 있도록 지원하는 것입니다. 브레인 워크.

시간이 지나면 앱이 사람의 신체에서 일어나는 많은 생리적, 심리적 사건을 깊이 파고 들어 다른 시간과 장소에서 사람에게 어떤 음식을하는지 추적하고, 모든 것을 하나로 받아들이고 본질적으로, 당뇨가있는 사람들에게 모든 것을 알고있는 문서가 필요할 수도 있습니다.

미국에서는 아직 사용할 수 없지만 지난 1 년 동안 아일랜드와 영국에서는 초기 버전이 사용자의 손에있었습니다.

중요한 것은 Quin은 사람에게 인슐린 펌프 또는 CGM을 요구하지 않습니다. 탄수화물 비율을 연구하거나 제안하지 않으며 혈당 수치를 예측하지도 않습니다.

“지금까지 디지털 당뇨병은 우리가하는 일을 관찰하고 데이터에 저장하는 데 매우 중요했습니다. 비교적 평평합니다.”라고 Williams는 말합니다. “우리는 Spotify가 우리가 듣고 싶은 음악을 알고있는 세상에 살고 있습니다. 우리는 아직 당뇨병에 있지는 않지만 그럴 수 있습니다. 우리는 당뇨병 환자의인지 부하를 줄이고 싶습니다.”

Quin 작동 원리

Quin은 당뇨병 환자가 사용할 수있는 다른 건강 도구 (단계 추적기, 심박수 모니터 등)의 데이터와 앱과 직접 공유하는 정보에서 수집하여 과거의 경험을 기반으로 결정을 내리는 데 도움을줍니다.

즉, Quin은 과거의 유사한 결정에서 수집 한 정보를 기반으로 사용자가 순간에 무엇을 할 것인지 결정하도록 도와줍니다. 그것은 당신을 위해 모든 일을합니다. "다른 시간에 정오에 라떼를 먹었을 때 무슨 일이 일어 났습니까?" Quin에게 그 기억 작업을 수행하고, 현재 상황에 오버레이하고, 행동 결정에 매끄럽게 집중할 수 있습니다.

알고리즘은 일부 입력에 따라 달라집니다. Quin은 사용자에게 식사 (또는 라떼) 사진을 찍고 해당 정보를 입력하도록 요청합니다. Quin은 거기에서 다른 데이터 포인트 (시간, 심박수, 바쁘거나 스트레스를받는 경우 등)를 표시합니다. 그런 다음 해당 식품에 가장 적합한 인슐린 용량뿐만 아니라 그 순간에 귀하와 귀하에게만 해당되는 식품에 가장 적합한 용량을 확인하는 데 도움이됩니다.

"이는 결과에 관계없이 귀하의 과거 결정이 우리가 가진 최고의 정보라는 생각에 기반한 철학입니다."라고 Williams는 말합니다.

낮은 A1C와 더 많은 범위 내 시간 (TIR)과 같은 것들이 중요하지만 목표는 혈당을 넘어선다고 그녀는 말합니다. "우리가보고있는 것은 그 사람의 전체 생활을 어떻게 개선 할 수 있는가입니다."

사용자 결과는 지금까지 강력했습니다. 100 명의 사용자를 포함한 2019 년 봄의 전임상 시험에 따르면 76 %의 hypos가 적고 67 %는 TIR이 더 나은 것으로 나타났습니다. 또한 60 % 이상이“더 자신감을 느끼고 당뇨병을 앓고있는 삶이 이제 더 나아 졌다고보고했습니다.

그들은 보험 상환을 신청하는 절차를 거치고 2022 년까지 미국에서 앱을 사용할 수 있기를 희망합니다.

"우리는 이것을 긴 여정으로보고 있습니다."라고 그녀는 말합니다. “Quin이 점점 더 똑똑해지고인지 생리적 부담을 덜어줍니다. 우리는 그것이 더 나은 정서적 건강을 가져 오는 것을 봅니다.”

'전인'케어를위한 새로운 January.ai 플랫폼

생명 공학 및 비즈니스 전문가 Noosheen Hashemi는 기계 학습에 관한 컨퍼런스 직후 스탠포드 대학에서 열린 의학 컨퍼런스에 참석하여 제 2 형 및 당뇨병 전증 환자에게 권한을 부여하기 위해 설계된 새로운 AI 기반 지원 시스템 인 January.ai에 대한 아이디어를 얻었습니다. 특히 그녀는 스탠포드 컨퍼런스에서 자신의 이야기를 나눈 환자들에게서 영감을 받았습니다.

“그들은 저에게 공감했습니다. 그들이 말한 것은 '사람들을 하나의 마커로 줄이는 대신 전체 사람을 보라'였습니다.”라고 그녀는 말합니다.

이것이 January.ai의 기본 목표입니다. AI는 각 개인이 자신의 고유 한 방식으로 자신의 삶에 적응하고 당뇨병을 치료할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 다양한 웨어러블의 데이터를 사용자가 자신의 생물학, 필요, 심지어는 욕구에 대해 입력 한 정보와 결합합니다.

Hashem은 모든 사람이 음식에 대한 포도당 반응이 매우 다르다고 설명했습니다. 음식 반응을 탐색하는“불가능한 장애물”은 January.ai가 해결하고있는 것입니다.

"요청을 받았을 때 모든 사람이 25 파운드를 떨어 뜨릴 수있는 것은 아닙니다."라고 그녀는 말합니다. 그러나 올바른 초점, 정보 및 지침으로 "모든 사람이 혈당을 관리 할 수 ​​있습니다."

플랫폼이 이상적으로 올 가을에 출시되면 새로운 사용자는 포도당 추세를 추적하기위한 CGM을 얻는 데 도움이되는 "Season of Me"라는 4 주 프로그램에 가입 할 수 있습니다. Hashemi는 초기 초점이 인슐린 사용자가 아니라 당뇨병 전 단계 임에도 불구하고 처방전을 도울 수있는 제공자 네트워크를 갖추고 있다고 말합니다.

처음 2 주 동안 결합 ​​된 CGM 및 플랫폼 기능을 통해 사용자는 자신의 신체와 혈당이 특정 음식과 활동에 어떻게 반응하는지 알 수 있습니다. 다음 2 주 동안 시스템은 학습을 일상에 통합하는 방법을 사용자에게 안내합니다.

January.ai의 작동 원리

January.ai는 진정한 학습 플랫폼이므로 오래 사용할수록 더 유용합니다. 예를 들어, 외식을하고 특정 식당에서 어떤 햄버거를 주문할 것인지 알고 싶다면, 시스템은 이전에 먹어 ​​본 적이 있는지 확인하기 위해 이력을 검색 할 수 있습니다. 그 순간의 몸과 삶, 그리고 혈당이 어떻게 반응했는지.

각 식사와 인스턴스는 January.ai가 더 많은 것을 배우는 데 도움이되므로 시간이 지남에 따라 더 많은 것을 도울 준비가되어 있습니다.

시스템은 또한 건강한 대체 옵션을 제공합니다. 롤빵을 건너 뛰면 어떨까요? (가능한 결과를 보여줍니다). 비슷하지만 탄수화물이나 칼로리가 적은 다른 메뉴 옵션이 있습니까? 심지어 T1D 커뮤니티의 사람들이 종종 "볼 러스 가치가있는"이라고 부르는 간식이나 가끔 과장된 음식을 "획득"하는 방법을 사용자에게 제공합니다.

예를 들어, 빵과 함께 버거를 먹으라고 제안한 다음, 당신에 대해 알고있는 것을 바탕으로 시간을 정한 산책을 제안 할 수 있습니다.

Hashemi는“우리는 사용자 경험에 매우 중점을두고 있습니다. “먼저 사람들을 돕겠습니다. 그리고 우리가 어떻게 든 그들을 기쁘게 할 수 있다면, 현명한 선택을하면서 삶을 즐기는 방법에 대한 새로운 통찰력을 줄 수 있다면 우리는 승리하는 것입니다. "

AI가 차이를 만들까요?

인정 하건대, Quin과 January.ai는 꽤 공상 과학처럼 들립니다. 이 기술이 실제로 사람들의 일상 경험을 변화시킬 수 있습니까?

얼리 어답터에게는 이것이 무리가 아닐 수도 있습니다. 그러나 기술에 정통하지 않은 사람들에게도 개발자는 시간이 무르 익었다고 생각합니다.

그중 하나는 당뇨병 및 기타 만성 질환에 대한 온라인 피트니스 프로그램을 제공하는 디지털 건강 회사 인 Fitscript의 최고 임상 전략 책임자로 근무하는 당뇨병 관리 및 교육 전문가 (DCES) 인 LaurieAnn Scher입니다.

“기술은 당뇨병 관리 전문가로서 우리가 큰 도약을하는 데 도움이 될 수있는 것입니다.”라고 그녀는 말합니다. "때로는 적합한 사람이 아직 노출되지 않은 경우도 있습니다."

Scher는 기껏해야 당뇨병을 앓고있는 사람들은 일반적으로 1 년에 4 번만 의료 서비스 제공자를 만나고, 그 사이에 당뇨병이 필요한 것과는 다릅니다.

"이러한 앱은 격차를 메우고 무언가가 양조되는 경우 작업을 중단하는 데 도움이되는 훌륭한 방법입니다."라고 그녀는 말합니다. “저는 ... 환자들에게 1 년 365 일, 하루 24 시간 도움이되고 싶습니다. 하지만 그럴 수 없습니다. 이것은 공급자를 이용할 수 없을 때의 격차를 메울 것입니다.”

또 다른 장점은 데이터와 사실을 다루는 AI 기반 도구가 당뇨병 관리에서 정서적 편견을 제거한다는 것입니다. 귀하를 판단하는 것처럼 보일 수있는 의대 교육을받은 일부 전문가를 만나는 대신 중립적으로 데이터와 권장 사항을 살펴 보는 것입니다.

Scher는 때때로 앱이나 플랫폼을 사용하는 것이 부담 스러울 수 있음을 인정합니다. 그러나 AI는 장기적인 이점을 제공합니다. 시스템이 사용자에 대해 더 많이 학습함에 따라 더 많은 도움을주고 부담을 제거 할 수 있습니다.

"더 많은 일이지만 유용한 일입니다."라고 그녀는 말합니다.

전 BD 및 Roche Diabetes Care 임원이자 Boston Consulting Group의 전 디지털 치료 책임자 인 Chris Bergstrom은 AI의 미래에 좋은 것으로 보입니다.

“오늘날 치료 알고리즘은 수천 명의 환자를 기반으로 대부분 한 가지 크기에 적합합니다. 내일 디지털 건강을 통해 이러한 알고리즘은 현실 세계의 수백만 명의 사람들을 기반으로 할 것입니다. AI를 사용하면 상상할 수없는 수준의 개인화를 가능하게 할 수 있습니다.”라고 그는 말합니다.

“내 유전학, 동반 이환율, 생활 방식, 동기, 경제적 자원 및 기타 사회적 결정 요인에 따라 어떤 약물, 어떤 장치, 어떤 식단이 나에게 적합한가? (AI)는 인구 데이터의 힘을 열어 맞춤형 당뇨병 관리를 추진합니다.”라고 Bergstrom은 계속 설명합니다. "게임 체인저가 될 것입니다."

즉, 수백만 명의 당뇨병 환자의 집단 두뇌는 더 이상 모든 식사와 활동에 대해 계산할 필요가 없을 때 공간을 확보 할 수 있습니다. 그로부터 무엇이 올 수 있는지 누가 압니까?