情商:糖尿病治疗中缺失的一环

人们普遍承认,导致利率平均在慢性病治疗和生活方式的改变50%发达国家在全球范围内,与发展中国家的利率更低。超过3420万年8800万美国人被诊断为糖尿病,另一个早期糖尿病患者(有时被称为糖尿病前期,没有干预,70%将成为全面的糖尿病)。此外,糖尿病患者更有可能更严厉的症状和严重并发症年代从COVID-19。与今天大多数干预计划被人控和高度昂贵,成本效益和患者接触在规模都是关键限制解决方案针对糖尿病管理优化和预防。当前解决方案的最佳组合,最多10%的人口。

作为一个群体,糖尿病患者尤其容易实质性方案依从性的挑战。尽管好糖尿病自我照顾的以证据为基础的尺寸,如控制体重,有规律的身体活动,血糖自我监测和药物管理,许多糖尿病患者继续面临障碍。这些挑战导致发病率和死亡率的增加,高医疗成本和巨大的挫败感病人和实践者。通常表示由糖尿病护理团队的问题是,“我怎么帮助激活或让病人更好地管理他们的糖尿病?”

当前协议管理糖尿病患者

糖尿病是一个主要的例子,自我管理,此外,保持行为改变和坚持的能力随着时间的推移,发挥着至关重要的作用。优化他们的健康,糖尿病患者常常建议关于他们的饮食和锻炼,接受医学检查频繁,以及年度专业考试的眼睛和脚,并采取多种规定每天口服或注射药物。这是一个压倒性的列表,我们不能忽视落在这些人的巨大的责任。直到治愈糖尿病,这些行为通常需要持续一辈子,而选择遵守这些协议最终在于病人本身。

糖尿病管理是一项复杂的任务,感觉无尽的和压倒一切的,这使得病人一个看似不可能完成的任务已经感觉到灰心丧气的疾病。为了实现协议坚持成功的治疗,病人和他们的卫生保健提供者需要对齐。但随着成千上万的病人需要每天遵守特定的卫生方案,这些组织如何保持连续,在规模价值的连接吗?

全球健康产业投资数十亿美元的药物的发展,数字疗法、设备、衣物和服务让患者来管理他们的健康,所有争夺宝贵的关系与客户更好地服务他们,提高他们的生活质量。但克服的全球挑战整体干预协议不只能实现当病人,自己,其实做他们需要做的事情符合他们的健康方案。

有效的治疗需要频繁,个性化的干预超越的医院和诊所的病人在他们的日常生活。之间存在不匹配当前卫生保健系统和依人慢性病预防和管理计划提供的装备,和必要的干预措施来有效地解决慢性疾病流行的负担。改善临床结果需要克服” 最后一公里问题 “涉及病人的行为,即使是最适当的医疗治疗会有效只有如果病人。

尽管越来越复杂的药物的进步和糖尿病引起的设备,我们剩下的根本,人类行为的持久的问题。我们如何帮助人们有效地合并糖尿病自我照顾到他们的生活和成为实现和维护目标导向积极的习惯在他们的疾病吗?我们如何帮助临床医生和医疗组织更好地支持这些努力?一个具有挑战性的疾病管理成功,医生知道,如果病人坚持他们的治疗建议,他们真的可以改善他们的健康,避免糖尿病引起的并发症。

行为:心脏的糖尿病干预

坚持治疗的问题已经研究了多年,但直到最近模型来源于行为科学被用于改善病人的跟进。研究人员也开始探索数据驱动的精密医学能否把个性化的行为“推动”,改善病人的能力和意愿跟建议。这可以通过提供高度定制的提示通过手机应用来解决每个病人的具体生活习惯和动机。如今,最方便的方式来“点拨”有人行动是通过他们的手机。然而,大多数推动解决方案今天是通用的,不适应用户的真实需求,习惯,时间表,优先级、动机等等。促使病人这样的消息“今天你仍然需要达到10000步”通常是无效的,特别是从长远来看,个人建议可以创建警报疲劳。就像一个特定的治疗每个病人同样行不通,通用行为干预不会触发行动,每一个病人。

这就是“精确打击”。最近才应用于医疗,它结合了科学和行为科学数据定制行为干预最容易激发和保持病人改变行为,长期的治疗协议。患者终于可以提供鼓舞人心的干预,是根据自己的性格,目标,保健旅行和参与挑战。这是如何实现的呢?借助先进的人工智能(AI)技术和机器学习算法,我们可以提供正确的刺激建议正确的病人,正确的语调,在正确的时间、以正确的方式,来提高坚持他们的治疗。

结合人工智能和EI做出改变

人工智能是我们都熟悉的一个术语,它继续添加数字医疗行业的巨大价值。而人工智能可以让我们深入了解病人的经验,缺少的一件事是人类接触。真正完美的精确打击,情商(EI)是关键。不像人工智能,EI不是我们所看到的,与身体或工作。EI是指一个人的人格和智力,这一生都有发展。更具体地说,它是一个人的信息处理能力源自于自己的感情,和他们的能力来指导行动的情况下,需要激活的认知系统。简单地说,什么情感触发特定的人采取行动吗?什么会使病人服药今天早晨好吗?什么会使病人在日常锻炼吗?

这些问题的答案在于,建议要极致个性化才行,或者我们上面提到的“推动”,它会自动调整根据具体个人的过去的行为模式和当前实际的上下文。利用人工智能技术,可以感觉到各种类型的数据和收集病人的智能手机和其他连接设备,包括与活动相关的原始数据、位置、wi - fi连接,睡眠模式、体重、血糖水平、药物、营养、情绪等等。然后,这个原始数据处理和分析来理解病人的行为和习惯。使用这些力量相结合,我们终于可以明白何时、以及如何最好的与糖尿病患者有效地影响他们的行为和长期健康。

另一个附加值是强化学习,在人工智能领域一个子集,它有能力处理每个健康建议的语调实现依从性的概率最高。语调适应每个人可以在最有效的结果,经验要极致个性化才行。

最终的解决方案

T世界正面临着一个重大的挑战时保持糖尿病患者有动力去坚持他们的健康方案,即使他们的生命取决于它。至关重要的是,我们开始正常化的干预方法已被证明疗效——方法不让病人更多,但鼓励他们,激励他们,支持他们在一个更健康的生活。

现在我们有技术可以开始实现个性化的接触工具在糖尿病患者的管理。推出这些解决方案不仅会打击导致全球性挑战的治疗,但是也会让人管理他们的糖尿病真正看到改变他们的健康吗。这是一个现实与自动化,定制的计划为每个糖尿病患者基于个人的角色,不断地根据他们的行为和上下文。医生要为病人,但不能微观管理者的行为。采用数字解决方案——这是一个关键优势支持医生在管理自己的病人负担,使患者更好地遵循他们的治疗计划,更好的健康结果。

Yossi Bahagon博士联合创始人兼活跃Sweetch主席。

阴户一举一动是首席执行官Sweetch。