Как материя может улучшить здоровье в умном доме

Смарт-устройства могут применяться как дома, так и за его пределами, от отслеживания состояния здоровья и фитнеса до развлечений. Однако интероперабельность представляет собой проблему. Чтобы решить эту проблему, Альянс стандартов подключения (CSA) создал Matter, протокол, который может позволить всем вашим оздоровительным устройствам работать синхронно.

Стандарты или протоколы помогают унифицировать технологии, которые расширяют возможности их использования. Например, мониторы сна, умные часы, умные весы и глюкометры независимо отслеживают параметры здоровья. Они не обмениваются данными. Но с протоколом Matter это становится возможным.

Что такое материя?

Matter — это протокол, разработанный CSA. для обеспечения совместимости устройств умного дома от разных производителей. Любое устройство умного дома, использующее протокол Matter, может стать кросс-совместимым. Это означает, что вам не придется использовать проприетарные приложения и настройки для работы с каждым устройством.

Например, с включенным протоколом Matter вы можете купить любую поддерживаемую умную лампочку (независимо от бренда) и управлять ею с Alexa от Amazon или Siri от Apple. Или вы можете управлять любым интеллектуальным устройством в вашем доме с помощью одного приложения, использующего Matter.

Точно так же группа CSA, занимающаяся велнесом, пытается использовать Matter для создания нового протокола для велнес-технологий. Это позволит вашим умным часам работать напрямую с вашим приложением телемедицины или монитором здоровья сердца с трекером сна.

Matter может позволить медицинским устройствам работать вместе

Синхронизация работы медицинских и оздоровительных устройств может изменить правила игры для удаленного мониторинга пациентов и более точного отслеживания состояния здоровья. В настоящее время несколько брендов предлагают медицинские устройства, которые не подключаются друг к другу. У каждого устройства своя экосистема, и это затрудняет их совместное использование. Вот как протокол Matter может повлиять на медицинские устройства.

1. Мониторы артериального давления

Умные мониторы артериального давления необходимы для удаленного мониторинга пациентов, особенно пожилых пациентов или людей с сердечными заболеваниями. Однако у брендов разные приложения и стандарты работы. Это затрудняет сопоставление данных артериального давления с другими показателями здоровья.

Например, данные об артериальном давлении и данные о физической активности могут пролить свет на то, как факторы образа жизни влияют на артериальное давление. Универсальный протокол может позволить системам артериального давления обмениваться данными о состоянии здоровья для более продвинутой аналитики.

Withings BPM Connect представляет собой беспроводную систему контроля артериального давления. Однако он ограничен экосистемой Withings. С Matter пациенты могут сочетать его высокую точность медицинского уровня с другими показателями здоровья от потребительских носимых устройств. Например, В Fitbit включено пассивное обнаружение мерцательной аритмии а с Matter ваше устройство также может учитывать данные артериального давления. Это может предоставить более подробные отчеты о состоянии сердца прямо на ваших умных часах.

2. Глюкометры

Глюкометры являются критически важными медицинскими приборами. Тщательный мониторинг уровня сахара в крови может помочь предотвратить осложнения со здоровьем у диабетиков. Поэтому интеллектуальные мониторы уровня глюкозы помогают, отправляя оповещения в режиме реального времени прямо на ваш телефон или смарт-часы. Деком G7 является одной из ведущих систем непрерывного мониторинга уровня глюкозы (CGM).

Хотя G7 совместим с несколькими умными часами и приложениями для телемедицины, у него есть ограничения. Например, он совместим только с некоторыми инсулиновыми помпами. Автоматизированная система доставки инсулина может избавить вас от необходимости управлять оповещениями об уровне глюкозы. Благодаря новому протоколу Matter такие устройства, как G7, могут работать с любой готовой системой доставки инсулина.

Кроме того, пациенты будут иметь доступ к более подробному отчету о том, что влияет на их уровень сахара в крови. Помимо пользы для пациентов, этот протокол также может проложить путь для новых научных исследований. Исследования по использованию показателей уровня сахара в крови для лечения расстройств пищевого поведения могут набрать обороты, что приведет к более целостным технологиям здравоохранения. Кроме того, полезными приложениями являются мониторинг уровня глюкозы в крови для управления весом и оптимизации восстановления для спортсменов.

3. Умные часы

Умные часы собирают множество данных о здоровье и самочувствии, от мониторинга сердечного ритма и кислорода в крови до отслеживания калорий и сна. Хотя они не обладают точностью медицинского уровня, их данные являются хорошим приближением.

Благодаря совместимости между устройствами умные часы могут стать жизненно важными точками обмена информацией. Умные часы смогут отслеживать всесторонние показатели и создавать более персонализированные идеи. Они могут интегрировать данные с мониторов глюкозы, трекеров сна и мониторов ЭКГ в режиме реального времени.

Еще одним преимуществом является точность данных. В настоящее время отслеживание сердечного ритма или отслеживания сна в умных часах в основном точны. Но с доступом к выделенным сторонним датчикам их точность резко улучшится. Отслеживание мерцательной аритмии и другие спасательные функции Apple Watch может быть дополнительно улучшена за счет этой интеграции.

4. Системы обнаружения падения

Дистанционное наблюдение за пожилыми или маломобильными пациентами сопряжено с рядом проблем. Одной из ключевых технологий, обеспечивающих их безопасность, являются системы обнаружения падения. Эти системы помогают развертывать аварийные ответные меры и контрмеры. Хотя с годами эти системы совершенствовались, они по-прежнему имеют ряд ограничений.

Ложные срабатывания и задержка срабатывания являются общими недостатками систем обнаружения падения. Любой случай является проблематичным и приводит к неточным результатам. Кроме того, отсутствие интеграции с системами экстренного реагирования может продлить моментальную помощь, в которой нуждается пациент.

Материя может значительно повысить точность. Например, объединение данных системы обнаружения падения Apple Watch и камеры удаленного наблюдения за пациентом может помочь снизить количество ложных срабатываний. Падение может привести к срабатыванию удаленной камеры пациента при подключении пациента к аварийно-спасательной службе. Это также даст лицам, осуществляющим уход, статистику пациентов в режиме реального времени, прежде чем они прибудут на место происшествия, благодаря интеграции с передовыми кардиомониторами, такими как Биосердце.

Ключ в балансе между конфиденциальностью и эффективностью

Когда несколько технологий могут общаться и обмениваться данными о вашем здоровье, возникают проблемы с конфиденциальностью. Уровень конфиденциальности в протоколе Matter будет зависеть от нескольких факторов, наиболее важным из которых является его реализация. Ставя во главу угла конфиденциальность пациентов, эта технология потенциально может улучшить системы здравоохранения во всем мире.

Устройства, использующие этот протокол, должны анонимизировать данные пациентов, запрашивать согласие пользователя, определять строгие правила обмена данными и соответствовать Общему регламенту по защите данных (GDPR) в ЕС или Закону о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) в Соединенные штаты. Это гарантирует, что ни одна из собранных данных не будет использована не по назначению, а конфиденциальность пациентов будет сохранена.

Телемедицина может стать более точной с протоколом Matter

При наличии универсального протокола здоровья и хорошего самочувствия носимые устройства могут действовать как расширения друг друга. Это может сделать телемедицину и удаленный мониторинг пациентов намного более точными, чем когда-либо.

Врачи будут иметь унифицированный доступ к данным, начиная от диеты, физических упражнений, здоровья сердца, сна, уровня глюкозы, веса и многого другого. Кроме того, компании могут использовать модели машинного обучения для получения относительной информации и определения долгосрочных моделей здоровья.