Kök hücre nakli geçiren kanser hastaları uzun bir iyileşme ile karşı karşıya kalır, bu da zayıflatıcı yan etkileri olan ilaçlar gerektirir ve günün her saatinde destekler. Hastaların yüzde 70'inden fazlasının ilaç rejimlerine uymadığını gösteren çalışmalar zor bir deneyimdir.
İstatistikçi Susan Murphy, günlerini bu kadar zorlu hastalıklardan muzdarip insanlara yardım etmeye çalışarak geçiriyor. Mallinckrodt İstatistik ve Bilgisayar Bilimi Profesörü ve Kempner Enstitüsü'nde yardımcı fakülte ve ekibi sağlık hizmetlerini tıp yoluyla değil, mobil uygulamalarla ele alıyor.
Murphy'nin laboratuvarı, insanların bir ilaç protokolüne yapışmasına veya düzenli diş fırçalamasına yapışmasına veya esrar kullanımını azaltmasına yardımcı olmak için yeni nesil programların teknik omurgasını oluşturan takviye öğrenme algoritmaları olarak bilinen sofistike hesaplama talimatları oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır.
Ve bu, adımları izleyen veya kalori sayan her yerde bulunan uygulamalardan biri gibi geliyorsa, tekrar düşünün.
Murphy, “Bir sağlık uygulaması indirdiyseniz, bunlar oldukça aptal olma eğilimindedir,” dedi Murphy. “Örneğin, fiziksel bir aktivite uygulaması alacaksınız, ayak bileğinizi burkulacaksınız ve size yürüyüşe çıkmanızı söylemeye devam edecek.”
Bu yaklaşıma “tam zamanında uyarlanabilir müdahale” denir, çünkü değişen ihtiyaçları ve bağlamları kaydederek doğru zamanda destek sağlamayı amaçlamaktadır.
Şu anda Murphy Lab, STEM hücresi nakli hastaları ve birinci basamak bakıcıları, genellikle ebeveynler için bir uygulama geliştirmek için yazılım mühendisleri, kanser klinisyenleri ve davranış bilimcileri ile birlikte çalışıyor.
Sağlık yönetimi, özellikle en hasta için, tipik olarak başkalarının katılımını gerektirir. Örneğin, aile bakım ortaklarının yüzde 73'ünün kanserle ilgili ilaçları yönetme konusunda birincil sorumluluğu vardır.
Araştırmacılar, bu yıl Michigan Üniversitesi ve Northwestern Üniversitesi'ndeki işbirlikçiler tarafından ilk tur klinik araştırmalarında konuşlandırılacak algoritmayı geliştirmenin ilk aşamalarında yer almaktadır. HCT'ye Adapts adlı deneme, ameliyattan 14 hafta sonra STEM hücre nakli olan ergen ve genç yetişkin hastalara odaklanacak.
Algoritma, hastaya ne zaman motivasyon istemi gönderilip gönderilmeyeceği ve hem hastaya hem de bakıcıya mesaj ve hatırlatma gönderip göndermeyeceği de dahil olmak üzere sıralı kararları bildirecektir. Uygulama, hasta ve bakıcı arasında sosyal destek ve işbirliğini teşvik eden bir kelime tahmin oyunu içerir.
HCT algoritma gelişimine adapte olan Bilim Doktora Sonrası Ziping Xu, “Hastalar ve bakıcıları arasındaki ilişkiyi iyileştirmede hastaların ilaçlarını daha iyi işleyebileceğini ve yönetebileceğini varsayıyoruz” dedi.
Uygulama, yazılımın önceki etkileşimlerden “öğreneceği” takviye makinesi öğrenimi kullanacaktır. Örneğin, sadece ilaçlar hakkında önceden ayarlanmış hatırlatıcılar göndermek yerine, algoritma, zamanlama ve içeriği hastalar için en yararlı olduklarına göre uyarlayacaktır. Bu şekilde, bildirimlerin alakasız veya kötü zamanlı olduğu ve nihayetinde alışkanlık olarak göz ardı edilme şansı daha azdır.
Xu, “Algoritmayı her hastayla etkileşim kurmanın en iyi yolunun ne olduğunu öğrenmek için kullanıyoruz” dedi.
HCT uygulaması gibi, Miwaves, günlük alımlarını azaltmalarına yardımcı olmak amacıyla karar kurallarını iyileştirmek için her hasta ile etkileşimlerden sürekli olarak öğrenir ve uyum sağlar.
Laboratuvar ayrıca birkaç yıl, son zamanlarda hastaların diş fırçalama protokolüne uymasına yardımcı olmak için itme bildirimlerinin verilmesine yardımcı olmak için 10 haftalık randomize bir çalışmayı tamamlayan bir projeye giriyor: dört ağız kadranının tamamını kapsayan günde iki dakikalık iki seans.
İlk Oralitik klinik araştırması, ekibin Proctor ve Gamble'daki ortak çalışanlarına veri gönderen kablosuz özellikli bir diş fırçasıyla mobil uygulamayı alan 70 katılımcıyı içeriyordu.
İlk deneme yoluyla Oralytics projesine liderlik eden lisansüstü öğrencisi Anna Li Trella, yakın zamanda toplanan verilerin ekibin eksik veri ve yazılım hataları gibi dağınık sorunları daha iyi ele almak için yöntemler geliştirmesine yardımcı olacağını söyledi.
Trella, “Gerçek hayatta bir algoritma çalıştırmanın birçok kısıtlaması var” dedi. “Şimdi ilk denemeyi yaptığımıza göre, algoritmanın daha iyi veri toplamasına ve daha iyi öğrenmesine yardımcı olacak iyileştirmeler yapabiliriz.”
Murphy laboratuvarını pratik cep koçları yarattığını düşünüyor İnsanların gitmek istedikleri yere ulaşmalarına yardımcı olabilir.
Murphy, “Çok, çok az insan bir insan koçunu karşılayabilir. Aslında bazı insanlar bu kadar yoğun insan etkileşimi istemeyebilir” dedi. “Bu dijital destekler için fikrin devreye girdiği yer.”
İstatistikçi Susan Murphy, günlerini bu kadar zorlu hastalıklardan muzdarip insanlara yardım etmeye çalışarak geçiriyor. Mallinckrodt İstatistik ve Bilgisayar Bilimi Profesörü ve Kempner Enstitüsü'nde yardımcı fakülte ve ekibi sağlık hizmetlerini tıp yoluyla değil, mobil uygulamalarla ele alıyor.
Murphy'nin laboratuvarı, insanların bir ilaç protokolüne yapışmasına veya düzenli diş fırçalamasına yapışmasına veya esrar kullanımını azaltmasına yardımcı olmak için yeni nesil programların teknik omurgasını oluşturan takviye öğrenme algoritmaları olarak bilinen sofistike hesaplama talimatları oluşturma konusunda uzmanlaşmıştır.
Ve bu, adımları izleyen veya kalori sayan her yerde bulunan uygulamalardan biri gibi geliyorsa, tekrar düşünün.
Murphy, “Bir sağlık uygulaması indirdiyseniz, bunlar oldukça aptal olma eğilimindedir,” dedi Murphy. “Örneğin, fiziksel bir aktivite uygulaması alacaksınız, ayak bileğinizi burkulacaksınız ve size yürüyüşe çıkmanızı söylemeye devam edecek.”
Yapay zeka ve algılama teknolojilerindeki gelişmeleri tek bedene uyan müdahalelerin ötesine taşımak için kullanan laboratuvar uygulamaları, gerçek zamanlı kişiselleştirme, psikolojik ödülleri karşılayabilir ve bazı durumlarda kullanıcıların hedeflere bağlı kalmasına yardımcı olmak için sosyal ağlardan yararlanabilir.
Bu yaklaşıma “tam zamanında uyarlanabilir müdahale” denir, çünkü değişen ihtiyaçları ve bağlamları kaydederek doğru zamanda destek sağlamayı amaçlamaktadır.
Şu anda Murphy Lab, STEM hücresi nakli hastaları ve birinci basamak bakıcıları, genellikle ebeveynler için bir uygulama geliştirmek için yazılım mühendisleri, kanser klinisyenleri ve davranış bilimcileri ile birlikte çalışıyor.
Sağlık yönetimi, özellikle en hasta için, tipik olarak başkalarının katılımını gerektirir. Örneğin, aile bakım ortaklarının yüzde 73'ünün kanserle ilgili ilaçları yönetme konusunda birincil sorumluluğu vardır.
Araştırmacılar, bu yıl Michigan Üniversitesi ve Northwestern Üniversitesi'ndeki işbirlikçiler tarafından ilk tur klinik araştırmalarında konuşlandırılacak algoritmayı geliştirmenin ilk aşamalarında yer almaktadır. HCT'ye Adapts adlı deneme, ameliyattan 14 hafta sonra STEM hücre nakli olan ergen ve genç yetişkin hastalara odaklanacak.
Algoritma, hastaya ne zaman motivasyon istemi gönderilip gönderilmeyeceği ve hem hastaya hem de bakıcıya mesaj ve hatırlatma gönderip göndermeyeceği de dahil olmak üzere sıralı kararları bildirecektir. Uygulama, hasta ve bakıcı arasında sosyal destek ve işbirliğini teşvik eden bir kelime tahmin oyunu içerir.
HCT algoritma gelişimine adapte olan Bilim Doktora Sonrası Ziping Xu, “Hastalar ve bakıcıları arasındaki ilişkiyi iyileştirmede hastaların ilaçlarını daha iyi işleyebileceğini ve yönetebileceğini varsayıyoruz” dedi.
Uygulama, yazılımın önceki etkileşimlerden “öğreneceği” takviye makinesi öğrenimi kullanacaktır. Örneğin, sadece ilaçlar hakkında önceden ayarlanmış hatırlatıcılar göndermek yerine, algoritma, zamanlama ve içeriği hastalar için en yararlı olduklarına göre uyarlayacaktır. Bu şekilde, bildirimlerin alakasız veya kötü zamanlı olduğu ve nihayetinde alışkanlık olarak göz ardı edilme şansı daha azdır.
Xu, “Algoritmayı her hastayla etkileşim kurmanın en iyi yolunun ne olduğunu öğrenmek için kullanıyoruz” dedi.
Murphy Lab, algoritmik uzmanlığını diğer alanlara dağıtıyor. Michigan Üniversitesi ortak çalışanlarıyla, yakın zamanda esrar kötüye kullanan genç yetişkinlere yönelik Miwaves adlı bir programı pilot olarak test ettiler.“Algoritmayı her hastayla etkileşim kurmanın en iyi yolunun ne olduğunu öğrenmek için kullanıyoruz.”
Ziping Xu
HCT uygulaması gibi, Miwaves, günlük alımlarını azaltmalarına yardımcı olmak amacıyla karar kurallarını iyileştirmek için her hasta ile etkileşimlerden sürekli olarak öğrenir ve uyum sağlar.
Laboratuvar ayrıca birkaç yıl, son zamanlarda hastaların diş fırçalama protokolüne uymasına yardımcı olmak için itme bildirimlerinin verilmesine yardımcı olmak için 10 haftalık randomize bir çalışmayı tamamlayan bir projeye giriyor: dört ağız kadranının tamamını kapsayan günde iki dakikalık iki seans.
İlk Oralitik klinik araştırması, ekibin Proctor ve Gamble'daki ortak çalışanlarına veri gönderen kablosuz özellikli bir diş fırçasıyla mobil uygulamayı alan 70 katılımcıyı içeriyordu.
İlk deneme yoluyla Oralytics projesine liderlik eden lisansüstü öğrencisi Anna Li Trella, yakın zamanda toplanan verilerin ekibin eksik veri ve yazılım hataları gibi dağınık sorunları daha iyi ele almak için yöntemler geliştirmesine yardımcı olacağını söyledi.
Trella, “Gerçek hayatta bir algoritma çalıştırmanın birçok kısıtlaması var” dedi. “Şimdi ilk denemeyi yaptığımıza göre, algoritmanın daha iyi veri toplamasına ve daha iyi öğrenmesine yardımcı olacak iyileştirmeler yapabiliriz.”
Murphy laboratuvarını pratik cep koçları yarattığını düşünüyor İnsanların gitmek istedikleri yere ulaşmalarına yardımcı olabilir.
Murphy, “Çok, çok az insan bir insan koçunu karşılayabilir. Aslında bazı insanlar bu kadar yoğun insan etkileşimi istemeyebilir” dedi. “Bu dijital destekler için fikrin devreye girdiği yer.”