Als mehr und mehr Menschen integrieren das Internet der Dinge (IoT) Geräte in Ihr Leben, die Benutzer automatisieren Ihre Häuser, Ihre Fahrzeuge und Ihre Arbeitsplätze. Neue Forschung von der Universität von Delaware Junbo Sohn deutet darauf hin, dass IoT-Geräte haben eine andere wirkungsvolle Nutzung: Bewältigung chronischer Erkrankungen und sogar Leben retten.
Sohn die Forschung, veröffentlicht in MIS Quarterly, erstellt ein health information system, das hilft, asthma-Patienten besser selbst verwalten Ihren Zustand mit Bluetooth-fähigen Inhalatoren und einem speziellen data-Analyse-Algorithmus. Dies könnte einen großen Unterschied machen für die fast 25 Millionen asthmatischen Menschen in den Vereinigten Staaten.
„Unsere analytics-framework hat großes Potenzial für die Veränderung der derzeitigen Praxis der asthma-management, insbesondere in Anbetracht der wachsenden Popularität von wearable-sensoren und IoT-Geräten im Gesundheitswesen Domäne“, sagte Sohn, der ist ein assistant professor für operations management am UD Alfred Lerner College of Business und Economics. „Um wirklich zu realisieren die vision des IT-gestützten smart healthcare, die Algorithmische Entwicklung für die Verwaltung, Analyse und Visualisierung von medizinischen Daten ist von entscheidender Bedeutung.
„Als data scientist, fand ich mich selbst sehr interessiert in dieses Thema, weil die Daten, die durch diese beispiellose IT-Geräte wie etwa Internet of things, IoT medizinische Geräte und tragbare sensoren, die eine erhebliche Forschung Gelegenheit,“ sagte er. „Natürlich, Sie bringen eine Reihe von neuen Herausforderungen. Aber, das ist für mich der spaßige Teil der Arbeit mit der cutting-edge-Technologie.“
Sohn co-schrieb den Artikel „Data-Analytics-Framework für Smart Asthma-Management auf der Basis von Remote Health Information Systems mit dem Bluetooth-Fähigen Persönlichen Inhalatoren“ mit der University of Wisconsin-Madison ‚ s Shiyu Zhou, sowie UD-Pflege-alumna Patricia Flatley Brennan, die dient als der Direktor der National Library of Medicine. Die interdisziplinäre Natur des Projekts, der Sohn sagte, macht seine Ergebnisse besonders wertvoll.
„Es ist absolut eine aufregende Zeit für interdisziplinäre Projekte und gemeinsam können wir einen positiven Einfluss“, sagte er. „Ich hoffe, dass diese Arbeit meine co-Autoren und ich haben vor kurzem getan trat einen Schritt näher an der Verwirklichung einer besseren Gesundheitsversorgung der Praxis durch die Verwendung von ES und, hoffentlich, angezogen ein bisschen mehr Aufmerksamkeit zu diesem wichtigen Thema.“
Das team der Smart Asthma-Management (SAM) – system funktioniert durch das sammeln von ein Zeitstempel eines Patienten jeden Inhalator, die über einen Bluetooth-sensor, der zur Anbringung an die verschiedenen Arten von persönlichen Inhalatoren. Der sensor überträgt Inhalator Nutzung von Daten zu den Patienten-smartphone und letztendlich zu einem server über ein Sicheres wireless-Netzwerk, wo die Daten geht, die durch die SAM-Algorithmus. Der Algorithmus ist einzigartig, Sohn erklären, denn es wurde speziell für die spezifischen klinischen Merkmalen von asthma.
„Zum Beispiel, nächtliche Inhalator Nutzung ist in der Regel als mehr ernsthaft als Inhalator verwendet tagsüber asthma-management“, sagte er. „Darüber hinaus gibt es einige gemeinsame Merkmale in allen asthma-Patienten, aber zur gleichen Zeit, muss der Algorithmus beachten, dass jeder einzelne patient ist anders.“
Diese individuellen Unterschiede sind unter anderem Demografie und jeden Patienten ist die Empfindlichkeit der Umwelt -, asthma-Auslöser, wie Luftverschmutzung oder Temperatur. Es hat auch zu berücksichtigen, jeder patient ist ein einmalige tägliche routine. Zum Beispiel, wenn ein patient die übungen um 8:00 Uhr jeden Tag, die unweigerlich auf Ihren Inhalator verwenden.
Das team der Ergebnisse festgestellt, dass Ihre Methode besser als die aktuellen Modelle, im Volksmund verwendet, die in den letzten klinischen Studien. Das SAM-system hat eine falsche alarm-rate 10-20% niedriger als die aktuellen Modelle, und eine um 40-50% niedrigere misdetection rate. Es hat auch einen 10-30% höheren „area under the curve“ – score, ein weithin akzeptiertes performance-Metrik zur Klassifizierung von algorithmen.
„Diese Ergebnisse markieren die Bedeutung von tailor-made data-analytics-Methoden, vor allem im healthcare-domain,“ Sohn sagt. „In anderen Worten, ein analytics-tool sollte sorgfältig entworfen, um Platz für die Bedürfnisse der Personalisierung (alle Patienten Verschieden sind) und Spezialisierung (jede Krankheit hat seine einzigartigen Eigenschaften).“
Ergebnisse wie diese auch bedeuten, dass das SAM-system hat eine bessere chance zu erkennen gefährlicher erhöht im Inhalator Nutzung schneller als Patienten, die diese bestimmen können. Als Sohn erklärt, während ein asthma-patient in der Regel wissen,, wenn Sie wurden mit einem Inhalator zu oft, ein trend-orientiert und Daten-getrieben, system identifizieren können, ein subtiler trend sogar noch schneller.
„Es ist oft zu spät, wenn die Patienten fühlen können, die noch verschärft asthma-Symptome“, sagte er. „Wenn das SAM-system, gekoppelt mit dem data analytics-Methode kann eine rechtzeitige Warnung, wir können helfen, asthma-Patienten deutlich.“
Das system geht auch über die vermehrte Anwendung, um Patienten zu helfen zu verstehen, was sein könnte Ihre asthma-Symptome schlimmer. Da das Modell umfasst Informationen, die von Patienten, deren demographische Merkmale und asthma-Schweregrad ähnlich sind, um das Ziel Patienten, sowie Daten zu Umweltfaktoren, hilft es, die Patienten zu identifizieren, die neue asthma-Auslöser, die Sie vielleicht noch nicht bemerkt haben, in der Vergangenheit.
Das team ist jetzt in die nächsten Schritte der Arbeit mit einem Industrie-Mitarbeiterin, die ein Unternehmen entwickelt hat, das SAM-system zusammen mit einer smartphone-app und web-basierte dashboard. Diese Gesellschaft ist auch die Umsetzung und testing das team die algorithmen zur Verbesserung Ihrer asthma-care-service. Es gibt mehrere Herausforderungen, darunter die Zusammenarbeit mit den Versicherern und den ärzten, das erstellen von Kosten-sharing-Strategien und studieren, potenzielle rechtliche Probleme, aber Sohn ist begeistert über die Zukunft dieses Projektes, und andere mögen es.
„Wir glauben, dass diese arbeiten getan werden muss, um mehr von vielen Experten in verschiedensten Bereichen,“ Sohn sagt. „Neue Infrastrukturen, wie die SAM-system öffnet sich ein großes Fenster der Gelegenheit, uns zu zeigen, ein großes Potenzial für die Verbesserung der Lebensqualität der Patienten durch die Erhebung von Daten, die nicht in der Regel in die Vergangenheit.