Как материята може да подобри здравето в интелигентния дом

От проследяване на здравето и фитнеса до развлечения, смарт устройствата имат множество приложения в и извън дома. Оперативната съвместимост обаче е предизвикателство. За да реши това, Алиансът за стандарти за свързване (CSA) създаде Matter, протокол, който може да позволи на всичките ви уелнес устройства да работят в синхрон.

Стандартите или протоколите помагат за уеднаквяването на технологиите, които могат да увеличат използването им. Например монитори за сън, смарт часовници, интелигентни везни и монитори за кръвна захар проследяват здравните параметри независимо. Те не обменят данни. Но с протокола Matter това става възможно.

Какво е материя?

Matter е протокол, разработен от CSA за съвместимост на интелигентни домашни устройства от различни производители. Всяко интелигентно домашно устройство, което използва протокола Matter, може да стане кръстосано съвместимо. Това означава, че няма да се налага да използвате собствени приложения и настройки, за да управлявате всяко устройство.

Например, с активиран протокол Matter, можете да закупите всяка поддържана смарт крушка (независимо от марката) и да я управлявате с Alexa на Amazon или Siri на Apple. Или можете да контролирате всяко смарт устройство в дома си с едно приложение, което използва Matter.

По същия начин групата на CSA, фокусирана върху уелнес, се опитва да надгради върху материята, за да създаде нов протокол за уелнес технологии. Това би позволило на вашия смарт часовник да работи директно с вашето приложение за телездраве или монитор за сърдечно здраве с проследяване на съня.

Материята може да позволи на устройствата за здравеопазване да работят заедно

Синхронизирането на устройствата за здравеопазване и уелнес може да промени играта за дистанционно наблюдение на пациенти и по-точно проследяване на здравето. В момента няколко марки предлагат устройства за здравеопазване, които не се свързват едно с друго. Всяко устройство има различна екосистема и това затруднява използването им заедно. Ето как протоколът Matter може да повлияе на здравните устройства.

1. Апарати за кръвно налягане

Интелигентните апарати за измерване на кръвно налягане са от съществено значение за дистанционно наблюдение на пациенти, особено за възрастни пациенти или хора със сърдечни заболявания. Марките обаче имат различни приложения и оперативни стандарти. Това прави по-трудно свързването на данните за кръвното налягане с други здравни показатели.

Например данните за кръвното налягане и данните за физическата активност могат да хвърлят светлина върху това как факторите, свързани с начина на живот, влияят на кръвното налягане. Един универсален протокол може да позволи на системите за кръвно налягане да обменят здравни данни за по-напреднали анализи.

The Withings BPM Connect е безжична система за измерване на кръвното налягане. Той обаче е ограничен до екосистемата Withings. С Matter пациентите могат да комбинират неговата висока точност от медицински клас с други здравни показатели от потребителски носими устройства. Например, Fitbits са активирали пасивно откриване на AFib и с Matter вашето устройство може да вземе предвид и данните за кръвното налягане. Това може да предостави по-подробни отчети за здравето на сърцето директно на вашия смарт часовник.

2. Глюкозни монитори

Мониторите за глюкоза са критични устройства за здравеопазване. Точното проследяване на нивата на кръвната захар може да помогне за предотвратяване на здравословни усложнения при диабетици. Следователно интелигентните глюкозни монитори помагат, като изпращат предупреждения в реално време директно на вашия телефон или смарт часовник. The Dexcom G7 е една от водещите системи за непрекъснато проследяване на глюкозата (CGM).

Въпреки че G7 е съвместим с няколко смарт часовника и приложения за телездраве, той има ограничения. Например, той е съвместим само с избрани инсулинови помпи. Автоматизирана система за доставяне на инсулин може да премахне проблемите с управлението на сигналите за глюкоза. С новия протокол Matter устройства като G7 могат да работят с всяка готова система за доставяне на инсулин.

Освен това пациентите ще имат достъп до по-задълбочен доклад за това какво влияе върху нивата на кръвната им захар. Освен че е от полза за пациентите, този протокол може също така да проправи пътя за по-нови научни изследвания. Проучванията за използване на показателите за кръвната захар за справяне с хранителните разстройства могат да придобият сила, което ще доведе до по-холистични здравни технологии. Освен това мониторингът на кръвната захар за управление на теглото и оптимизиране на възстановяването за спортисти са полезни приложения.

3. Умни часовници

Интелигентните часовници събират много данни за здравето и благосъстоянието, от наблюдение на сърдечния ритъм и кислород в кръвта до проследяване на калории и сън. Въпреки че нямат медицинска точност, техните данни са добро приближение.

Със съвместимост на различни устройства смарт часовниците могат да се превърнат в жизненоважни точки за обмен на информация. Смарт часовниците ще могат да проследяват изчерпателни показатели и да създават по-персонализирани прозрения. Те биха могли да интегрират данни от монитори за глюкоза, устройства за проследяване на съня и ЕКГ монитори, всичко това в реално време.

Друго предимство е точността на данните. Понастоящем проследяването на сърдечната честота или проследяването на съня в смарт часовниците е предимно точно. Но с достъп до специални сензори на трети страни тяхната точност ще се подобри драстично. AFib проследяване и други животоспасяващи функции на Apple Watch могат да бъдат допълнително подобрени чрез тази интеграция.

4. Системи за откриване на падане

Дистанционното наблюдение на пациенти в напреднала възраст или пациенти с ниска подвижност представлява няколко предизвикателства. Една от ключовите технологии, които гарантират тяхната безопасност, са системите за откриване на падане. Тези системи помагат за внедряването на спешни реакции и противодействия. Въпреки че тези системи се подобряват през годините, те все още имат няколко ограничения.

Фалшивите аларми и забавеното време за реакция са често срещани недостатъци на системите за откриване на падане. И двата случая са проблематични и водят до неточни резултати. Освен това, липсата на интеграция със системите за спешно реагиране може да удължи незабавната помощ, от която пациентът се нуждае.

Материята може значително да подобри точността. Например, комбинирането на данни от разпознаването на падане на Apple Watch и отдалечена камера за наблюдение на пациента може да помогне за намаляване на фалшивите аларми. Падането може да задейства отдалечената камера на пациента, докато свързва пациента с аварийно реагиращо лице. Освен това ще даде на болногледачите статистика за пациентите в реално време, преди да пристигнат на мястото на инцидента чрез интеграции с усъвършенствани сърдечни монитори, като напр. биосърце.

Ключът е балансът между поверителността и ефективността

Когато множество технологии могат да комуникират и обменят вашите здравни данни, това поражда опасения за поверителността. Нивото на поверителност в протокола Matter ще зависи от няколко фактора, като най-важният е неговото прилагане. Като дава приоритет на поверителността на пациентите, тази технология може потенциално да издигне здравните системи в световен мащаб.

Устройствата, които приемат протокола, трябва да анонимизират данните на пациента, да искат съгласието на потребителя, да определят строги правила за споделяне на данни и спазват Общия регламент за защита на данните (GDPR) в ЕС или Закона за преносимост и отчетност на здравното осигуряване (HIPAA) в Съединените Щати. Това би гарантирало, че системно нито една от събраните данни не се злоупотребява и че поверителността на пациентите се запазва непокътната.

Telehealth може да стане по-точен с протокола Matter

С въведен универсален протокол за здраве и уелнес, носимите устройства могат да действат като разширения едно на друго. Това може да направи телездравеопазването и дистанционното наблюдение на пациенти много по-точно от всякога.

Лекарите ще имат унифициран достъп до данни, вариращи от диета, упражнения, сърдечно здраве, сън, нива на глюкоза, тегло и много други. Освен това компаниите биха могли да използват модели на машинно обучение, за да извлекат относителни прозрения и да идентифицират дългосрочни здравни модели.