क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) वास्तव में मधुमेह के साथ दैनिक जीवन को बदल सकता है?

मधुमेह के साथ रहने वाले लोगों को इतना चुनौतीपूर्ण बनाने के बारे में किसी से भी पूछें, और उन्हें लगता है कि वे जवाब जानते हैं।

"शॉट्स।" (वास्तव में, आप उन्हें बहुत जल्दी आदत हो जाते हैं।)

"भोजन योजना (सच में, यह हर किसी को करना चाहिए)

"लागत।" (हां, यह बहुत कठिन है, लेकिन अंत-सभी नहीं।)

वास्तविकता? मधुमेह से जूझने वाले या पूर्व-मधुमेह से जूझने वाले लोगों का वजन सिर्फ एक उपचार योजना, अनगिनत सुई चुभन, या यहां तक ​​कि बार-बार होने वाले बिल से भी अधिक होता है।

"यह अंतहीन, निरंतर, और आपके सिर में अपरिवर्तनीय चर्चा है कि आप सही क्या कर रहे हैं, आप क्या गलत कर रहे हैं, आपका इंसुलिन बोर्ड पर कितना समय तक रहा है, अगर बरिस्ता ने वास्तव में आपके द्वारा पूछे गए मूंगफली के मक्खन को मापा है," कोलोराडो के Jaime जोन्स कहते हैं, जो आठ साल से अपने बच्चे के टाइप 1 मधुमेह (T1D) का प्रबंधन कर रहे हैं। "यह है असावधानी यह सब। ईमानदारी से, यह आत्मा-कुचल महसूस कर सकता है। ”

दरअसल, विशेषज्ञों का कहना है कि मधुमेह वाले लोग लगातार निर्णय लेने की विधि में हैं। फैली एंडोक्रिनोलॉजिस्ट डॉ। हावर्ड वोल्पर, लिली कैम्ब्रिज इनोवेशन सेंटर में कनेक्टेड केयर के मुख्य चिकित्सा अधिकारी, का अनुमान है कि मधुमेह से पीड़ित व्यक्ति एक दिन में कम से कम 300 मधुमेह से संबंधित निर्णय लेता है। प्रति वर्ष 109,000 से अधिक निर्णय।

कोई आश्चर्य नहीं कि लोगों को जला दिया जाता है, ऊपर ट्रिप किया जाता है, या सिर्फ सादा छोड़ दिया जाता है।

क्या वह सब एक बेहतर कल की ओर बढ़ सकता है? मधुमेह देखभाल में तथाकथित मशीन लर्निंग, या कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग एक बढ़ता हुआ उद्योग है। यह न केवल मधुमेह वाले लोगों के लिए बेहतर परिणामों पर केंद्रित है, बल्कि उन लक्ष्यों की दिशा में बेहतर जीवन के रूप में काम करता है।

आशा है कि निरंतर निर्णय लेने के लिए सुलभ कार्यक्रम, ऐप और अन्य उपकरण तैयार किए जा सकते हैं - या, कम से कम, लोगों को इकट्ठा करने में मदद करने के लिए अपने स्वयं के डेटा को इकट्ठा करने और मूल्यांकन करने में मदद करें ताकि उन्हें आसानी हो सके दिन-प्रतिदिन का बोझ।

क्या दैनिक मधुमेह देखभाल में एआई अगली बड़ी सफलता हो सकती है? बहुत उम्मीद कर रहे हैं।

क्यों AI?

एआई और मशीन लर्निंग का उपयोग अक्सर परस्पर विनिमय के लिए किया जाता है क्योंकि वे कंप्यूटर की क्षमता का उल्लेख विशाल डेटा सेट को क्रंच करने के लिए करते हैं और एक स्तर पर पता लगाए गए पैटर्न से "सीखते हैं" जो कि मानव मन कभी प्राप्त नहीं कर सकता था।

2022 तक स्वास्थ्य सेवा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस $ 8 बिलियन का उद्योग होने की उम्मीद है, लेकिन फूड एंड ड्रग एडमिनिस्ट्रेशन (एफडीए) को अभी भी इस्तेमाल किए गए डेटासेट में परिणाम और खामियों की प्रजनन क्षमता के बारे में चिंता है - जिसमें विविधता की कमी भी शामिल है।

फिर भी, सपना एक एआई-संचालित दुनिया है जहां कदम ट्रैकर मासिक धर्म चक्र कैलेंडर, दिल की निगरानी, ​​मीटर या निरंतर ग्लूकोज मॉनिटर (सीजीएम), और अधिक से बात करता है। ये सिस्टम एल्गोरिदम का उपयोग कर डेटा को साझा और तुलना करेंगे और फिर, एक आसान-से-पढ़ने और उपयोग करने के लिए सरल तरीके से, वर्तमान में, एक व्यक्ति के लिए सबसे अच्छा निर्णय क्या होगा, जैसे आपकी जेब में एक डॉक्टर। या एक सच "मधुमेह कानाफूसी," चुपचाप उन फैसलों की ओर आपका मार्गदर्शन करता है और अपने जीवन के बाकी हिस्सों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अपने मस्तिष्क को मुक्त करता है।

माया? शायद नहीं।

मधुमेह की दुनिया में, एआई ने पहले से ही बंद लूप सिस्टम (उर्फ आर्टिफिशियल पैनक्रियाज तकनीक) में एक क्रांति को सक्षम किया है और मधुमेह से पीड़ित व्यक्ति को इकट्ठा करने और अधिक डेटा स्टोर करने में मदद करने के लिए और उस डेटा के रुझानों को देखने के लिए इंटरकनेक्टेड टूल और बेहतर फैसलों की ओर इशारा किया गया है।

‘स्मार्ट’ मधुमेह तकनीक

जब इंसुलिन पंपों ने पहली बार अतीत के भोजन के लिए बोलस खुराक जैसी चीजों पर नज़र रखना शुरू किया, तो मधुमेह दुनिया ने मनाया। यह एक बेबी स्टेप था, और अब अतिरिक्त कदमों ने हमें स्मार्ट और अधिक एकीकृत टूल्स में ला दिया है।

आज, Livongo, Cecelia Health, One Drop, Virta Health, और mySugr जैसी कंपनियाँ सब कुछ कर रही हैं और AI- पावर्ड सिस्टम के साथ चल रही हैं, जो अधिक कुशल और वैयक्तिकृत मधुमेह देखभाल के लिए डेटा एकत्र करने, स्टोर करने, प्रसारित करने और उपयोग करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन की गई हैं।

उदाहरण के लिए, लिवॉन्गो ने कोचिंग और रिमोट मॉनीटरिंग के साथ ब्लड शुगर मॉनिटरिंग को जोड़ा है (जरूरत पड़ने पर उपयोगकर्ता को परेशान करना), साथ ही कुछ अच्छे स्पर्शों के साथ जैसे आप कितने स्ट्रिप्स का उपयोग करते हैं और आपको ऑर्डर करने के लिए याद दिलाते हैं। वन ड्रॉप उपयोगकर्ताओं को गतिविधि, दवाओं और भोजन के साथ ग्लूकोज के स्तर को ट्रैक करने में मदद करता है, इन-ऐप कोचिंग प्रदान करता है, और जरूरत पड़ने पर उपयोगकर्ताओं को सहायता के लिए एक समुदाय से जोड़ता है। पुण्य स्वास्थ्य पूर्व मधुमेह और टाइप 2 मधुमेह वाले लोगों के लिए आभासी पोषण कोचिंग प्रदान करता है।

MySugr पर मजेदार टैगलाइन उन सभी के लक्ष्य का प्रतीक है: "मधुमेह को कम करने के लिए।"

उनकी प्रणाली तीन स्तरों में आती है। सबसे पहले, एक नि: शुल्क ऐप जो उपयोगकर्ताओं को ग्लूकोज के स्तर, इंसुलिन खुराक, भोजन और अधिक को ट्रैक करने में मार्गदर्शन करता है, और फिर उस जानकारी का विस्तृत विश्लेषण प्रस्तुत करता है। यह ए 1 सी परिणामों का अनुमान लगाता है, चिकित्सा नियुक्तियों के लिए एक रिपोर्ट प्रिंट करता है, और उपयोगकर्ताओं को किसी भी समय 24 घंटे की जानकारी पर एक ठोस नज़र देता है।

एक उच्च-स्तरीय, अधिक एम्पीड-अप रिपोर्ट और तीसरे स्तर की सेवा भी है जो मधुमेह के शिक्षकों के रूप में कोचिंग में लाती है जो उपयोगकर्ताओं की जानकारी को देखते हैं और उनका अध्ययन करते हैं और जब उन्हें इसकी आवश्यकता होती है तब तक पहुंचते हैं।

लंबे समय से टाइप 1 स्कॉट जॉनसन, जो कि मायसुगर के प्रवक्ता हैं, का कहना है कि वह इसे अभी तक "सच एआई" नहीं कहेंगे, लेकिन कहा कि कंपनी समय पर वहां पहुंचने के लिए ट्रैक पर है।

"हम जानते हैं कि मधुमेह देखभाल डेटा-चालित है," जॉनसन कहते हैं। "लेकिन वास्तव में, बहुत से लोग लंबे समय तक लॉगिंग (डेटा) जारी नहीं रखते हैं। mySugr अब उस तरह का काम करता है। और भविष्य में, यह और भी अधिक डेटा विश्लेषण और मार्गदर्शन प्रदान करेगा। ”

वह एक व्यक्तिगत टिप्पणी पर कहते हैं, "मैं अपने मधुमेह के कई फैसलों को यथासंभव उतारना चाहता हूं, और स्पष्ट रूप से, मुझे लगता है कि [mySugr] मैं इससे बेहतर काम कर सकता हूं।"

व्यापक सहमति है कि जबकि ये पहले से उपलब्ध कुछ से बेहतर हैं, एआई मधुमेह के साथ जीवन को बेहतर बनाने की दिशा में बहुत आगे बढ़ सकता है।

स्थिर रक्त शर्करा पर निशाना लगाना

सैन फ्रांसिस्को स्थित स्टेडी हेल्थ ने खुद को "अमेरिका का पहला पूरी तरह से वर्चुअल एंडोक्राइनोलॉजी क्लिनिक" बताया। 25 अगस्त, 2020 को, वे 5-सप्ताह के स्टार्टर प्रोग्राम लॉन्च कर रहे हैं, जिसकी लागत $ 50 है और इसमें दो सीजीएम, एआई-एडेड स्मार्टफोन-आधारित कोचिंग और भोजन और व्यायाम के आसपास की शिक्षा, और एक एंडोक्रिनोलॉजिस्ट के साथ डेटा की व्याख्या शामिल होगी।

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Quin ऐप मधुमेह AI को और आगे ले जाता है

लंदन की रहने वाली सिंडी विलियम्स एक केमिकल इंजीनियर और इनोवेटर के रूप में काम कर रही थीं, जब उनकी मुलाकात सहकर्मी इसाबेला डेगेन से हुई, जो खुद T1D की हैं। समय में, दोनों को एहसास हुआ कि उनके पास एक संयुक्त कॉलिंग है: एक ऐसा मंच बनाएं जो मधुमेह वाले लोगों और उनके लिए देखभाल करने वालों के जीवन को दांव पर लगाता है।

कि क्विन ऐप का जन्म कैसे हुआ - फोर्ब्स पत्रिका का मानना ​​है कि "दुनिया भर में लाखों लोगों के लिए मधुमेह प्रबंधन को बदल सकता है।"

क्विन "इंटेलाइज़िंग इंट्रूज़न" के लिए खड़ा है, जो इंसुलिन का उपयोग करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक संकेत है। हालांकि डेवलपर्स इसके लिए एक बंद लूप तकनीक होने की योजना नहीं बनाते हैं, लेकिन इसमें उन स्वचालित और निर्णय समर्थन कार्यों में से कई शामिल होते हैं जो एपी प्रस्तुत कर सकते हैं।

क्विन क्या करता है - या विलियम्स और टीम इसके लिए क्या काम कर रही है - हर तरह के व्यक्तिगत स्वास्थ्य डेटा को संभव बनाना, इसे दैनिक जीवन के निर्णयों के साथ जोड़ देना, और फिर मधुमेह के साथ लोगों की मदद करने के लिए सभी संयुक्त जानकारी का उपयोग करना मस्तिष्कीय कार्य।

समय में, विलियम्स का कहना है कि ऐप किसी व्यक्ति के शरीर में कई शारीरिक और मनोवैज्ञानिक घटनाओं की गहराई से खुदाई करेगा, अलग-अलग समय और अलग-अलग जगहों पर एक व्यक्ति को क्या-क्या खाद्य पदार्थ देगा, यह सब एक के रूप में लें, और बन जाएं, संक्षेप में, डायबिटीज वाले लोगों की जेब में ऑल-डॉकिंग की जरूरत हो सकती है।

जबकि संयुक्त राज्य अमेरिका में अभी तक उपलब्ध नहीं है, एक प्रारंभिक संस्करण आयरलैंड और यूके में पिछले एक साल से उपयोगकर्ताओं के हाथों में है।

महत्वपूर्ण रूप से, क्विन एक व्यक्ति को इंसुलिन पंप या यहां तक ​​कि एक सीजीएम की मांग नहीं करता है। यह कार्ब अनुपात का अध्ययन या सुझाव नहीं देता है, न ही यह रक्त शर्करा के स्तर की भविष्यवाणी करता है।

“अब तक, डिजिटल डायबिटीज हम जो करते हैं और डेटा में डालते हैं, उसका अवलोकन करने के बारे में बहुत कुछ है। यह अपेक्षाकृत सपाट है, ”विलियम्स कहते हैं। “हम एक ऐसी दुनिया में रहते हैं जहाँ Spotify जानता है कि हम किस संगीत को सुनना चाहते हैं। हम अभी तक मधुमेह में नहीं हैं, लेकिन हम हो सकते हैं। हम मधुमेह वाले व्यक्ति पर संज्ञानात्मक भार कम करना चाहते हैं। ”

क्विन कैसे काम करता है

क्विन अन्य स्वास्थ्य उपकरणों के डेटा पर आरेखित करता है जिसमें मधुमेह वाले व्यक्ति (स्टेप ट्रैकर्स, हार्ट रेट मॉनिटर आदि) का उपयोग कर सकते हैं और पिछले जीवन के अनुभवों के आधार पर निर्णय लेने में मदद करने के लिए ऐप से सीधे साझा की जाने वाली जानकारी से भी।

दूसरे शब्दों में, Quin उपयोगकर्ता को यह तय करने में मदद करता है कि पिछले समान निर्णयों से एकत्र की गई बुद्धिमत्ता के आधार पर पल में क्या करें। यह आपके लिए सभी काम करता है: "क्या हेक हुआ है कि दूसरी बार मैं दोपहर में एक लट्टे?" आप उस स्मृति कार्य को करने के लिए क्विन को देख सकते हैं, इसे वर्तमान स्थिति पर ओवरले कर सकते हैं, और कार्रवाई के निर्णय पर मूल रूप से शून्य कर सकते हैं।

उनका एल्गोरिथ्म कुछ इनपुट पर निर्भर है: क्विन उपयोगकर्ता को भोजन (या उस लट्टे) की फोटो लेने और उस जानकारी को दर्ज करने के लिए कहता है। क्विन वहां से जाएगा और अन्य डेटा बिंदुओं को चिह्नित करेगा: दिन का समय, आपकी हृदय गति, यदि आप व्यस्त या तनावग्रस्त हैं, और अधिक। तब यह आपको यह देखने में मदद करता है कि उस भोजन के लिए इंसुलिन की खुराक की मात्रा कितनी हो सकती है, लेकिन उस भोजन के लिए उस समय और केवल आपके लिए कौन सी खुराक सर्वोत्तम है।

विलियम्स कहते हैं, "यह इस विचार पर आधारित एक दर्शन है कि आपके पिछले निर्णय (उनके परिणाम चाहे जो भी हों) सबसे अच्छी जानकारी हैं।"

हालांकि, कम A1Cs और अधिक समय सीमा (TIR) ​​जैसी चीजें महत्वपूर्ण हैं, लक्ष्य रक्त शर्करा से परे चला जाता है, वह कहती हैं। "हम जो देख रहे हैं वह यह है कि हम व्यक्ति के पूरे जीवन को कैसे बेहतर बना सकते हैं।"

उपयोगकर्ता परिणाम अब तक मजबूत रहे हैं। 100 उपयोगकर्ताओं सहित वसंत 2019 में एक पूर्व-नैदानिक ​​परीक्षण से पता चला कि 76 प्रतिशत में कम हाइपोस और 67 प्रतिशत में बेहतर टीआईआर था। साथ ही, 60 प्रतिशत से अधिक ने कहा कि वे "अधिक आत्मविश्वास महसूस करते हैं और रिपोर्ट करते हैं कि मधुमेह के साथ उनका जीवन अब बेहतर है," विलियम्स नोट करते हैं।

वे संभवतः बीमा प्रतिपूर्ति के लिए आवेदन करने की प्रक्रिया से गुजरेंगे और 2022 तक अमेरिका में ऐप उपलब्ध कराने की उम्मीद करेंगे।

"हम इसे एक लंबी यात्रा के रूप में देखते हैं," वह कहती हैं। “हम देख रहे हैं कि क्वीन और स्मार्ट हो रही है और उस संज्ञानात्मक शारीरिक भार को कर रही है। हम इसे बेहतर भावनात्मक स्वास्थ्य लाते हुए देखते हैं। ”

‘संपूर्ण व्यक्ति की देखभाल के लिए नया जनवरी.ई प्लेटफार्म

बायोटेक और व्यापार विशेषज्ञ नोज़ेन हशेमी मशीन लर्निंग पर एक सम्मेलन के तुरंत बाद स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में एक चिकित्सा सम्मेलन में भाग ले रहे थे, जब उन्हें जनवरी के लिए एक विचार था। एआई, एक नया एआई-आधारित समर्थन प्रणाली जिसे टाइप 2 और प्री-डायबिटीज वाले लोगों को सशक्त बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया था। विशेष रूप से, वह उन रोगियों से प्रेरित थी जिन्होंने स्टैनफोर्ड सम्मेलन में अपनी कहानियों को साझा किया था।

“वे मेरे साथ प्रतिध्वनित। उन्होंने कहा कि यह क्या था: a लोगों को एक मार्कर से कम करने के बजाय पूरे व्यक्ति को देखें, '' वह कहती हैं।

जनवरी का यह मूल लक्ष्य है। जय: प्रत्येक व्यक्ति को अपने जीवन को अनुकूलित करने में मदद करने और अपने स्वयं के अनूठे तरीके से मधुमेह का इलाज करने के लिए एआई। यह प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न जीविका के डेटा के साथ-साथ उपयोगकर्ताओं द्वारा अपनी जीव विज्ञान, ज़रूरतों और यहां तक ​​कि हां, इच्छाओं पर सूचना इनपुट के साथ गठबंधन करेगा।

हैशम ने समझाया कि हर कोई अपने ग्लूकोज प्रतिक्रियाओं को भोजन में अलग-अलग करता है, यहां तक ​​कि खुद को बदलती स्थितियों के बीच भी। एक खाद्य प्रतिक्रिया को नेविगेट करने की "असंभव बाधा" है जो जनवरी से है।

वह कहती हैं, "हर कोई 25 पाउंड नहीं छोड़ सकता," वह कहती है, लेकिन सही फोकस, सूचना और मार्गदर्शन के साथ, "हर कोई अपने रक्त शर्करा का प्रबंधन कर सकता है।"

जब प्लेटफ़ॉर्म इस गिरावट के कुछ समय बाद आदर्श रूप से लॉन्च होता है, तो नए उपयोगकर्ता "सीज़न ऑफ़ मी" नामक चार-सप्ताह के कार्यक्रम के लिए साइनअप करने में सक्षम होंगे, जिसमें ग्लूकोज रुझानों को ट्रैक करने के लिए उन्हें सीजीएम प्राप्त करने में मदद मिलेगी। हाशमी कहते हैं कि उनके पास प्रदाताओं का एक नेटवर्क है जो नुस्खे की मदद कर सकते हैं - भले ही उनका प्रारंभिक ध्यान इंसुलिन उपयोगकर्ताओं पर न हो लेकिन पूर्व-मधुमेह है।

पहले दो हफ्तों के लिए, संयुक्त सीजीएम और प्लेटफ़ॉर्म सुविधाएँ उपयोगकर्ताओं को यह जानने में मदद करेंगी कि उनके शरीर और रक्त शर्करा कुछ खाद्य पदार्थों और गतिविधियों पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं। अगले दो हफ्तों में, उनका सिस्टम उपयोगकर्ताओं को उस सीखने को दैनिक दिनचर्या में एकीकृत करने के तरीके पर मार्गदर्शन करता है।

जनवरी कैसे काम करता है

January.ai एक सच्चा सीखने का मंच है, इसलिए जितना अधिक आप इसका उपयोग करेंगे, यह उतना ही अधिक उपयोगी होगा। उदाहरण के लिए, यदि आप खाने के लिए बाहर जाना चाहते हैं और यह जानना चाहते हैं कि आप किस बर्गर को किसी विशेष रेस्तरां में ऑर्डर करने की योजना बनाते हैं, तो सिस्टम आपके इतिहास को यह देखने के लिए खोज सकता है कि क्या आपके पास पहले था, साथ ही आपके साथ और क्या चीजें चल रही थीं। उस पल में शरीर और जीवन, और आपके रक्त शर्करा ने कैसे प्रतिक्रिया दी।

प्रत्येक भोजन और उदाहरण जनवरी को सीखने में मदद करता है। और इस तरह समय के साथ और भी मदद करने के लिए तैयार रहें।

सिस्टम स्वस्थ वैकल्पिक विकल्प भी प्रस्तुत करता है: क्या होगा यदि आप बन को छोड़ दें? (यह आपको एक संभावित परिणाम दिखाता है)। क्या एक और मेनू विकल्प है जो समान है लेकिन शायद कम कार्ब्स या कैलोरी के साथ? यहां तक ​​कि यह उपयोगकर्ताओं को एक उपचार या कभी-कभार होने वाले भोजन को "अर्जित" करने के तरीके भी प्रदान करता है जिन्हें टी 1 डी समुदाय में लोग अक्सर "बोलस-योग्य" कहते हैं।

उदाहरण के लिए, यह सुझाव दे सकता है कि आप बंज के साथ बर्गर के लिए जाएं और फिर, यह आपके बारे में क्या जानता है, इसके आधार पर, समय के बाद चलने का सुझाव दें।

"हम उपयोगकर्ता अनुभव पर हाइपर-केंद्रित हैं," हशेमी कहते हैं। "पहले कुछ लोगों की मदद करें। और अगर हम उन्हें किसी तरह से खुश कर सकते हैं, तो उन्हें स्मार्ट विकल्प बनाने के दौरान जीवन को कैसे प्रभावित करें, इस पर नई अंतर्दृष्टि दें, हम जीत रहे हैं। ”

एआई से फर्क पड़ेगा?

बेशक, क्विन और January.ai बहुत सुंदर विज्ञान फाई ध्वनि। क्या यह तकनीक वास्तव में लोगों के दैनिक अनुभवों को बदलने का काम कर सकती है?

शुरुआती अपनाने वालों के लिए, यह एक खिंचाव नहीं हो सकता है। लेकिन उन लोगों के लिए भी जो तकनीक-प्रेमी नहीं हैं, डेवलपर्स का मानना ​​है कि समय परिपक्व है।

उनमें से एक लॉरीअन शायर, एक मधुमेह देखभाल और शिक्षा विशेषज्ञ (DCES) है जो फ़िस्क्रिप्ट में मुख्य नैदानिक ​​रणनीति अधिकारी के रूप में कार्य करता है, जो एक डिजिटल स्वास्थ्य कंपनी है जो मधुमेह और अन्य पुरानी स्थितियों के लिए ऑनलाइन फिटनेस कार्यक्रम प्रदान करती है।

"टेक कुछ ऐसा है, जो मधुमेह देखभाल विशेषज्ञों के रूप में, हमें एक बड़ी छलांग लेने में मदद कर सकता है," वह कहती हैं। "कभी-कभी सही व्यक्ति को अभी तक उजागर नहीं किया गया है।"

Scher बताते हैं कि सबसे अच्छे रूप में, मधुमेह से जूझ रहे लोग आम तौर पर एक स्वास्थ्य सेवा प्रदाता को वर्ष में सिर्फ चार बार देखते हैं, और ऐसा नहीं है कि मधुमेह को उन समयों के बीच ईबे की जरूरत है।

"इन ऐप्स के पास अंतराल को भरने और चीजों को रोकने में मदद करने का एक शानदार तरीका है अगर कुछ पक रहा है," वह कहती हैं। "काश मैं रोगियों के लिए उपलब्ध हो सकता ... एक वर्ष में 365 दिन, 24 घंटे एक दिन। लेकिन मैं नहीं हो सकता। जब प्रदाता उपलब्ध नहीं होंगे तो यह अंतराल भर देगा। "

एक अन्य लाभ यह है कि डेटा और तथ्यों के साथ काम करते हुए, एआई-आधारित उपकरण भावनात्मक पूर्वाग्रह को मधुमेह प्रबंधन से बाहर निकालते हैं। कुछ मेडिकल स्कूल-शिक्षित पेशेवरों का सामना करने के बजाय, जो आपको न्याय कर सकते हैं, आप केवल तटस्थ आधार पर डेटा और सिफारिशों को देख रहे हैं।

Scher मानते हैं कि, कभी-कभी, किसी ऐप या प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके बोझ महसूस किया जा सकता है। लेकिन एआई दीर्घकालिक लाभ प्रदान करता है: जैसा कि सिस्टम आपके बारे में अधिक सीखता है, यह आपको अधिक मदद कर सकता है और बोझ को दूर कर सकता है।

"यह अधिक काम है, लेकिन यह उपयोगी काम है," वह कहती हैं।

बोस्टन कंसल्टिंग ग्रुप के पूर्व बीडी और रोश डायबिटीज केयर के कार्यकारी अधिकारी और डिजिटल थेरेपी के पूर्व प्रमुख क्रिस बर्गस्ट्रॉम एआई के भविष्य को देखते हैं।

"आज, उपचार एल्गोरिदम ज्यादातर एक आकार-फिट-सभी ... हजारों रोगियों पर आधारित हैं। कल, डिजिटल स्वास्थ्य के माध्यम से, ये एल्गोरिदम वास्तविक दुनिया के लाखों लोगों पर आधारित होंगे। एआई का उपयोग करके, हम तब निजीकरण के स्तर को सक्षम कर सकते हैं अन्यथा अकल्पनीय, ”वे कहते हैं।

"मेरे जेनेटिक्स, सह-रुग्णता, जीवन शैली, प्रेरणा, आर्थिक संसाधन और अन्य सामाजिक निर्धारकों के आधार पर कौन सी दवा, कौन सी डिवाइस, कौन सा आहार मेरे लिए सही है? (एआई) व्यक्तिगत मधुमेह देखभाल को चलाने के लिए जनसंख्या डेटा की शक्ति को अनलॉक करता है, “बर्गस्ट्रॉम जारी है। "यह एक गेम-चेंजर होगा।"

दूसरे शब्दों में, शायद मधुमेह वाले लाखों लोगों के सामूहिक दिमाग ने अंतरिक्ष को मुक्त कर दिया होगा जब उन्हें हर भोजन और गतिविधि के लिए गणना करने की आवश्यकता नहीं होगी। कौन जानता है कि इससे क्या आ सकता है?