ÆGte diabetesforvaltning Del 1: Gør vores data taler til os

{Bemærk: Denne todelt Serier er rettet lige så meget hos Pharma som hos patienter. Hvis du arbejder i branchen, skal du læse.}

Hvis vægten blandt diabetessystemleverandører sidste år på den årlige amerikanske diabetesforeningskonference var "datavisualisering", var dette år "datatolkning". Jeg er 100% mere begejstret for sidstnævnte, og jeg vil fortælle dig hvorfor.

Det virkede som sidste år, at alle de store spillere - J & J, Medtronic, Abbott Diabetes, Roche og endda

pumpefirmaet Insulet (som lige så var ved at tilslutte sin OP til CoPilot) - blev helt revved op om, hvordan patienterne har brug for forbedrede måder at "visualisere deres data". De syntes at tro, at den Hellige Graal var flere og bedre grafer, diagrammer, modal dag og modal uge og overensstemmelsesrapporter og denne visning og det synspunkt. Jeg har prøvet CoPilot og spillet med et par andre programmer, og jeg må fortælle alt Disse data, uanset hvor smukt præsenteret, kan være overvældende. Og de mange forskellige måder at se på det kan få mig til at føle sig godt … utilstrækkelig.

Og husk, hvem der taler her: En teknologi geek og certificeret Type A personlighed. Hvis nogen som jeg finder det svært, kan du forestille dig alle de andre patienter derude, hvis øjne skal glasere over overfor ryggen af ​​BG stats.

Det jeg får på er, at mange af disse programmer muligvis opdager overbelastning af visualisering uden at hjælpe os med at uddrage noget, der er meningsfuldt ud af det hele. Det er svært at oversætte disse data til det, du skal gøre næste gang. Et andet problem er, at pharma's programmer som CareLink og CoPilot sammenlignet med "forbruger-ish" logging apps lavet til iPhone, synes at være meget rettet mod læger i deres udseende. Men som vi alle ved, har lægerne ikke meget tid (eller incitament) til at hælde over alle disse data. Så det er stort set overladt til os at finde ud af, hvad alle disse cirkeldiagrammer fortæller os om , hvad vi måske vil ændre i vores diabetesrutiner .

Jeg har sagt det før, og jeg vil sige det igen: Reams af glukose data er kun lige så nyttige som vores evne til at fortolke dem og forstå, hvad vi skal gøre ved det, vi har lært. Så hjælpe os her, vil du, leverandører?

Aha, "data fortolkning"! Jeg var så begejstret for at høre producenter svirre om dette på 2010 ADA expo. Specielt har både Medtronic og WaveSense meter producent AgaMatrix specifikke planer om at udvikle algoritmer, der automatisk begynder at fortolke dine BG data for dig - i tilfælde af AgaMatrix, lige på din iPhone. Det betyder, at din logging-software automatisk vil varsle dig om tendenser ("Du kørte højt de sidste 4 dage mellem 3-5 pm") og kan endda lave anbefalinger til bekæmpelse af problemer ("Kontroller lunchtid insulin: carb-forhold;").

Rumor har også det, at Sanofi-Aventis er i gang med at" skifte diabetesverdenen på hovedet "med et komplet sæt af nye tilbud for at hjælpe lægerne til at hjælpe patienter opnå bedre resultater. (Mere om det snart håber jeg)

Nu taler vi. Ville det ikke være godt? Ville det ikke bare gøre hele forskellen i verden, hvis dine BG-dataposter kunne oversættes til meningsfuldt anbefalinger for dig og ikke bare uger efter det faktum? Selvfølgelig garanterer brug af en indbygget algoritme ikke, at systemet altid vil foreslå de rigtige bevægelser, men alarmerne selv ville gøre alle de lagrede data "levende". Bring Det siger jeg.

Ansvarsfraskrivelse : Indhold oprettet af Diabetes Mine-teamet. For flere detaljer, klik her.

Ansvarsfraskrivelse

Dette indhold er oprettet til Diabetes Mine, en forbrugerhelseblog med fokus på diabetes-indholdet. Indholdet er ikke mediekontrolleret og overholder ikke Healthlines redaktionelle retningslinjer. For mere information om Healthl ines partnerskab med Diabetes Mine, klik her.