Zastosowanie AI/ML w prognozowaniu ryzyka hipoglikemii u pacjentów z cukrzycą

Placówka medyczna prowadząca specjalistyczny program opieki nad pacjentami z cukrzycą. Celem klienta było wdrożenie systemu umożliwiającego prognozowanie ryzyka hipoglikemii oraz automatyczne informowanie pacjentów o potencjalnym zagrożeniu zdrowotnym.

Hipoglikemia stanowi jedno z najpoważniejszych zagrożeń dla osób chorujących na cukrzycę. Dotychczasowy proces monitorowania ryzyka hipoglikemii wymagał intensywnego zaangażowania zespołów medycznych i był czasochłonny.

Klient potrzebował rozwiązania, które:

• Automatycznie analizowałoby dane z glukometrów, informacje o przyjmowanych lekach oraz dane osobowe pacjentów.
• Prognozowałoby ryzyko wystąpienia epizodów hipoglikemii.
• Wysyłałoby pacjentom powiadomienia o potencjalnym zagrożeniu.
• Ograniczało potrzebę stałego monitorowania pacjentów przez personel medyczny.

1. Projektowanie i rozwój modelu predykcyjnego
   Stworzyliśmy model AI/ML, który analizował pomiary poziomu glukozy, informacje o stosowanych lekach oraz indywidualne dane pacjentów.
2. Budowa systemu powiadomień
   Opracowaliśmy mechanizm wysyłania alertów do pacjentów w przypadku wykrycia zwiększonego ryzyka hipoglikemii.
3. Walidacja i optymalizacja rozwiązania
   Model został przetestowany i osiągnął wysokie parametry skuteczności:

• czułość: 88%,
• swoistość: 85%.

System został dopasowany do potrzeb placówki i wymagań pacjentów.

Zbudowaliśmy system, który został bardzo dobrze przyjęty przez zespół medyczny oraz pacjentów objętych programem opieki. System umożliwił skuteczne przewidywanie ryzyka hipoglikemii i automatyczne powiadamianie pacjentów. 

Dzięki wdrożeniu znacząco zwiększono bezpieczeństwo pacjentów i poprawiono ich jakość życia. Proces rozwoju i współpracy z Klientem przebiegał płynnie i był na bieżąco monitorowany. Nasz zespół dzielił się wiedzą, co ułatwiło wdrożenie i dalsze wykorzystanie systemu.