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De la CGM al páncreas artificial, cómo los datos conducen cuidado de la diabetes
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Mientras que el cáncer Moonshot y el objetivo preliminar de la medicina de la precisión para, bien, la luna en el mundo de Big Data, quizás ninguna enfermedad crónica es hoy más confiados en datos — grande o — pequeño que la diabetes.
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La “diabetes dato-se conduce enorme,” dijo al Dr. Jennifer Shine Dyer, endocrinólogo pediátrico y promotor del app en Columbus, Ohio. El control de la diabetes es en gran parte dependiente en niveles de manejo de la glucosa en sangre. “Se presta bien al AI y los apps,” Dyer dijo.
El mundo del cuidado dato-conducido de la diabetes ha estado soplado abierto en el último par de años con avances continuos en la supervisión continua de la glucosa así como nuevas sociedades entre las entidades inverosímiles. Entonces hay también el hecho de que la disponibilidad futura de un sistema de envío automatizado de la insulina que requiere poca entrada paciente — el páncreas artificial — es una posibilidad muy real.
De hecho, Medtronic tomó la primera medida en ese largo camino que se convertía en el primer para ganar la aprobación de Food and Drug Administration para un sistema de envío automatizado híbrido, a circuito cerrado de la insulina que aplica un algoritmo para entregar cantidades de variación de insulina según las necesidades a los pacientes con diabetes del tipo 1. Aquí está un infographic creada por JDRF (conocido antes como la fundación de investigación de la diabetes juvenil) que remonte el desarrollo del páncreas artificial.
No más contento ser un fabricante del aparato de la diabetes, la empresa irlandesa del medtech también partnering con IBM Watson Health para crear datos leveraging del app cognoscitivo sobre las bombas y Big Data de la insulina de Medtronic para predecir las tendencias de la glucosa en sangre para los pacientes. ¿La meta? Modelos de la palancada en los datos para proporcionar un mejor control glycemic.
Para su parte, Dexcom ha hecho progreso en el abastecimiento de ese control glycemic para los pacientes a través de su sistema de vigilancia continuo de la glucosa. El FDA primero aprobó a una CGM en tiempo real en 2005, según JDRF.
La “CGM crea una corriente continua de los datos de la glucosa antes de los cuales no existió,” dijo a Annika Jimenez, vicepresidente para los datos en Dexcom.
La compañía de San Diego hizo ondas a principios de 2015 cuando ganó la liquidación del FDA para sus apps móviles atados a la CGM del platino G4. Un app conecta el dispositivo de Dexcom con los smartphones de tanto como cinco cuidadores o miembros de la familia señalados, mientras que otro va en el smartphone del paciente.
Las ayudas de esta característica del “seguidor” amaron a unos guardan etiquetas en pacientes para evitar complicaciones tales como hypo o hiperglucemia. “Esto es especialmente importante para la diabetes del tipo 1,” Jiménez dijo.
Para algunas familias, la CGM y los apps relacionados de Dexcom han sido un don del cielo.
En MedCity de la semana pasada DEDIQUE la conferencia a San Diego, Daniel McCaffrey, director de la salud digital, datos y el analytics en Dexcom, mostró un vídeo que destacaba cómo los flujos de datos de un dispositivo de la CGM a un smartphone.
“Esto es un adelanto enorme en términos de cuidado, gestión, y los datos,” McCaffrey explicaron. La “supervisión continua de la glucosa puede proporcionar una imagen más exacta de la salud de un paciente y el estado del control de la diabetes, más él es mucho más fácil y conveniente que el más viejo método de recopilación de datos de la glucosa en sangre del autocontrol (SMBG).”
Un paciente típico de la diabetes del tipo 1 comprueba tiempos múltiples del azúcar de sangre al día con la prueba del fingerstick. Un monitor continuo de la glucosa tarda a lecturas cada cinco minutos.
“Usted necesita solamente comprobar su azúcar de sangre 2-3 veces al día de calibrar el monitor,” tintóreo conocido.
Ella añadió que los ahorros del tiempo y la ventaja de los datos usando CGMs es similares para ésos con el tipo - 2, al igual que los resultados.
Los sistemas de la CGM llegan a ser más potentes cuando están conectados con otros dispositivos y atados a los algoritmos de la gestión. La serie de Dexcom G4 de monitores había estado alrededor por varios años, pero la aprobación del FDA de los apps representó un cambio radical porque el platino G4 facilitó conexiones a otros dispositivos.
Las “cosas sacaron realmente cuando trajimos Bluetooth en nuestro monitor continuo de la glucosa,” a Jiménez dijeron.
Dexcom ha creado un ecosistema para que otros diseñen los productos que apoyaban el G4. La CGM ahora se empareja con las bombas de la insulina, los tableros de instrumentos del clínico y nutrición paciente y los perseguidores de la actividad a partir de los terceros. El ecosistema debe crecer exponencial porque Dexcom está a punto de lanzar un interfaz de programación de uso, McCaffrey dijo en MedCity ENGANCHA.
Mientras que Medtronic y Dexcom han estado intentando hacer vida fácil para los pacientes de la diabetes del tipo 1, la salud de Omada, un San Francisco-basó a la compañía digital de la salud que apunta ayudar a gente con pre-diabetes de desarrollar el verdadero tipo - diabetes 2.
Esa compañía también cree en conectividad, aunque de un pedazo de un diverso ángulo.
Omada envía escalas del peso a los participantes en sus programas remotos de la gestión de la diabetes. Los dispositivos tienen conectividad inalámbrica 3G incorporados, tan no hay necesidad de configurar las escalas para trabajar en redes o pares del Wi-Fi con los teléfonos o las tabletas por Bluetooth.
Las escalas son importantes porque esa compañía trata el peso como poder para el control de la diabetes.
El “aumento de peso es una muestra fuerte del riesgo de la diabetes, dijo a Eric Williams, director de la ciencia de los datos en Omada.
El peso es fácil de capturar, que es importante porque la gente con pre-diabetes no recoge a menudo la hemoglobina A1C valora más de una vez un mes, según Adam Brickman, el director de la salud de Omada de comunicaciones estratégicas y del orden público.
Sin embargo, el peso no es la única medida, por supuesto, y ésos en programas de la prevención de la diabetes deben capturar puntos de referencias adicionales, Williams dijo. Es el papel de Omada a ayudar a tener sentido de lecturas de las escalas, perseguidores de la aptitud, paciente-divulgados la toma de comida e incluso comunicaciones en tableros de mensajes del grupo. (Brickman dijo en ENGAGE que dijo los médicos siente a menudo como están en una “inundación de los datos pero un desierto de los datos.” Los datos tienen que informar a forma de vida y las decisiones clínicas, no complicar el tratamiento, él dijo.)
“Utilizamos realmente datos para autorizar a los coches de la salud,” Williams dijo. Por ejemplo, un algoritmo toma señales de la línea de fondo del peso del paciente, de la secuencia de datos constante de una CGM, de perseguidores de la aptitud, de tableros de mensajes y de la toma de comida de desarrollar y de ejecutar un plan del tratamiento.
“Conoce cuál es probable suceder a un participante en términos de aumento de peso incluso antes” de un cambio en riesgo de la diabetes o el aspecto de síntomas, Williams dijo del algoritmo de Omada. El seguimiento constante de datos y el refinar del algoritmo lleva para mejorar intervenciones y, en última instancia, mejores resultados, él dijo.
Todavía hay una buena cantidad de ensayo y error implicada, sin embargo.
Omada originalmente dio a cada participante un podómetro y una meta de 10.000 pasos al día. “Conseguimos mucha reacción de participantes, sobre todo sobre [la meta] ser demasiado duro o demasiado fácil,” Williams divulgó.
“Lo realizamos que varió por demographics,” continuamos bastante rápidamente. Omada dividió tan a pacientes en segmentos por el índice de masa corporal, la edad, el género y métricas similares, y después desarrolló metas personalizadas.
Brickman divulgó que Omada ha alistado a 75.000 personas en programas de la prevención de la diabetes. Junto, esta cohorte ha dirigido 10,5 millones de pesar-ins y ha generado más de 1 mil millones puntos de referencias. “Creemos que ahora tenemos la recogida de datos más grande sobre cambio del comportamiento en historia de la humanidad,” él dijo.
Tres a cuatro semanas en el programa para un paciente dado, Omada pueden ahora predecir con el 80 por ciento de exactitud cómo un individuo hará después de 16 semanas, él dijo. “Permite que autoricemos a nuestros coches humanos con datos,” Brickman dijo. “Podemos comenzar a personalizar el programa tan pronto como usted entre.”
La personalización y la predicción son donde el cuidado de la diabetes está dirigiendo ciertamente.
Otra compañía digital diabetes-enfocada de la salud, Glooko, ha estado trabajando con el centro de la diabetes de Joslin en Boston en la tecnología que proporcionaría la advertencia previa de ataques hipoglicémicos de modo que los pacientes con diabetes del tipo 1 puedan tomar una inyección del glucagón. Glooko agrega datos pacientes de wearables y de apps para recoger la información sobre comidas, ejercicio, y sueño.
IBM Watson Health está combinando con Medtronic en tecnología similar.
“Es una batalla de la matemáticas,” el tintóreo, el endocrinólogo pediátrico, dijo de control de la diabetes. Ella se centra en tipo 1, así que la excitan sobre el advenimiento del páncreas artificial, que, ella dijo, las “promesas de aplanar variaciones” en niveles de la glucosa en sangre y de la insulina.
El páncreas artificial no es una panacea, aunque, puesto que el Medtronic nuevamente aprobado MiniMed 670G todavía requiere a gente entrar la toma del carbohidrato. “Hay una preocupación que el páncreas artificial está visto como curación,” Dyer dijo. “Usted todavía tiene que hacer la materia. No está allí todavía.”
De hecho, hay mucho trabajo a hacer en la prevención y cuidar para una enfermedad que afecte a 29 millones de americanos estimados — más otros 86 millones con pre-diabetes.
“Apenas estamos comenzando a ver el potencial de datos en cuidado de la diabetes,” dijo Frank Westermann, el CEO y al cofounder del mySugr de lanzamiento.
