Snake Pipe with Hand Ring - Motion Wellness by Xccent Fitness
selvfølgelig er vi alle om diabetes-enheten hacking og data deling innsats skjer i hele vårt D-fellesskap i disse dager - den kollektive push for åpne plattformer for å tillate mer meningsfylt tilgang og bruk av våre enheter og data kjent som #WeAreNotWaiting bevegelsen.
En person som jobber hardt på denne fronten er type 1 Doug Kanter i Brooklyn, NY, som
for flere år siden grunnla en oppstart av diabetes datas programvare som heter Databetes. Vi har elsket å være i kontakt med Doug de siste årene, og sist velkommen han til vår DiabetesMine D-Data ExChange-hendelse holdt sammen med American Diabetes Association's Scientific Sessions i juni.I dag, vi ønsker Doug akkurat her på "Mine" da han deler mer om sin egen diabeteshistorie og hva som førte til hans Databetes-innsats som har fanget vårt samfunns oppmerksomhet.
En gjestepost av Doug Kanter
"Din type diabetes vil bli kurert i de neste fem årene, 10 år topper."
etes ved tolv år. Han var overbevist om at produktutviklingen fra insulin pumpe til kunstig bukspyttkjertel ville være en rask en.
I de 20 årene siden har løfter om en kommende kur fortsatt seg i horisonten. Mens forandringstakten forblir frustrerende sakte, finner jeg også det viktig å minne meg selv om hvor mye jeg har hatt nytte av fremskritt i diabetesteknologi. Jeg er takknemlig for at den samme endokrinologen jeg nevnte ovenfor, også var en tidlig adopter av insulinpumper og satte meg på for 27 år siden. Og de siste årene har min Dexcom CGM også blitt en viktig del av behandlingen min.Men jeg trenger ikke å minne leserne her at utfordringer med denne teknologien forblir. Min hovedmotivasjon for å lage Databaser og å jobbe med å designe programvare for pasienter var frustrasjon med den nåværende batchen av programvare fra enhetsprodusenter. Mangelen på tilgang til alle mine data, mangelen på interoperabilitet mellom enheter og mangel på programvare for Apple-plattformen bidro alt. Jeg ville også bidra til å bringe det samme nivået av smart design og funksjonalitet som vi har blitt vant til på forbruker Internett og bruke den til diabetes-sektoren.
Mens jeg har tenkt på dette emnet i lang tid, begynte jeg Databetes utvikling på alvor 1. jan 2012. Den dagen begynte jeg et år lang eksperiment for å teste kjernen ideen bak Databetes, som samler all min diabetes -relaterte data på ett sted vil tillate meg å forbedre min egen helse.
Det året viste seg å være det sunneste i mitt liv, med min A1c-lesing som forbedret nesten et helt punkt.
Min kjærlighet til data og design gjorde en forskjell på livet mitt med diabetes, men det var ikke alltid min besettelse.
I stræben etter fleksibilitet
Jeg har alltid prøvd å dra nytte av fordelene med diabetesteknologi. For meg var det best å gå på en insulinpumpe, fleksibiliteten. Jeg likte aldri regimented timeplanen som fulgte med å ta bilder av både kortvirkende og langtidsvirkende insulin, noe som krever at jeg doserer og spiser på bestemte tider hele dagen. Med en pumpe som en del av behandlingen min, var jeg i stand til å følge min interesse for fotografering og starte en karriere som fotojournalist i New York City. Til tross for uforutsigbarheten til å dekke nyheter, var jeg alltid i stand til å håndtere min diabetes. Mine sjefer måtte aldri vurdere min tilstand når jeg tilordnet meg å håndtere en historie, selv under slike store hendelser som 9/11. Som et resultat ble mine bilder for nyhetstrådtjenester sett over hele verden.
I 2003 forfulgte jeg min interesse for å jobbe internasjonalt og flyttet til Beijing. I løpet av mine åtte år der, dekket jeg historier rundt Kina for store nyhetsorganisasjoner, inkludert
Business Week, Bloomberg News og Financial Times . Et høydepunkt av tiden min var det å fotografere OL i 2008 for New York Times . Hele tiden i utlandet kunne jeg holde blodsukkerne i sjakk ved å se mine leger og restocking forsyninger på turer tilbake til USA noen ganger i året. Et år med sporing Alt
I 2011 bestemte jeg meg for å gå tilbake til New York, avslutte karrieren min som fotograf og fokusert på Databetes utvikling. For å hjelpe til med denne overgangen, skrev jeg inn i et toårig utdannet program på NYU som heter ITP. En av tingene jeg fant interessant om ITP var fokus på humanisering av teknologi og læring ved å lage ting, ikke ta tester.
Da jeg lærte grunnleggende om hvordan å kode, begynte jeg å fokusere på datavisualisering. Jeg utforsket nye måter å få mening om medisinske avlesninger ved å importere mine diabetesdata. Et tidlig prosjekt jeg opprettet, var "Insulin on Board", en visualisering av 100 dager med CGM og insulinpumpedata. Jeg ville ha en bedre måte å se på mine spisevaner og deres effekt på blodsukkernivået. Mens ingen av legene mine har noen gang presset meg til å adoptere et lite carb diett, var jeg interessert i å undersøke om dagene jeg spiste mindre karbohydrater, også var dagene med den beste kontrollen. Jeg ønsket også å se mine insulindata på en måte som var forankret i stoffets latens, og viste meg når det faktisk "sparket inn" heller enn da jeg tok det. Jeg tar ofte en svimlende serie små bolusdoser og ønsker en visuell fremstilling av den samlede effekten.
Det årlige selvsporingseksperimentet som jeg tidligere beskrev, ble grunnlaget for avhandlingen min. Gjennom hele 2012 holdt jeg oversikt over alle blodsukkeravlesninger fra glukosemonitoren og CGM, hver insulinpumpe, en beskrivelse av hvert måltid jeg spiste, måltidsprodukter og lokasjonsdata. Jeg trente også på og kjørte Philadelphia Marathon, spore øvelsen med en FitBit, Nike FuelBand, en hjertefrekvensmåler og RunKeeper mobilappen. Jeg så en 40% reduksjon i mine basale insulinpriser når jeg var i topp trening i forhold til da jeg startet.Etter å ha fullført maraton i helgen før Thanksgiving, stoppet jeg å løpe i noen uker for å gjenopprette. Den forandringen, kombinert med stress fra finalen i uka på skolen, resulterte i betydelige økninger i min insulinnivå i desember.
Gjennomføring av dette prosjektet betydde at for første gang i et kvart århundre med å leve med diabetes hadde jeg et komplett bilde av mitt år i diabetes. Jeg bestemte meg for å utforme en måte å hjelpe meg med å forstå for 91, 251 CGM-avlesninger og tusenvis av andre data p> oint. Hva var mine trender gjennom året? Var kontrollen min om vinteren bedre enn om sommeren? Hvordan sammenlignet begynnelsen av året med slutten? Hva var min beste dag, hva var mitt verste og hvorfor? Hvordan definerer du den verste dagen uansett, basert på gjennomsnittlig blodsukker eller volatiliteten i avlesningene? Hvordan har spise på restauranter påvirket meg annerledes enn hjemmelaget mat? Dette var noen av spørsmålene jeg ønsket å utforske. Jeg gjorde dette med flere visualiseringer som fylte begge sider av en plakat.
Siden 2012 fortsetter jeg å spore, men med litt mindre intensitet. Jeg analyserer fortsatt mine CGM-avlesninger, samt logg øynene mine og måltider. Jeg følger grupper som Quantified Self og tror de gjør bra arbeid. Jeg forblir også fascinert av nye aktivitetssporingsprogrammer som Moves (til de blir anskaffet av Facebook og reversere sin policy for datadeling).
Utvikling av databaserEtter at jeg fullførte grunnskolen, vant Databetes priser fra NYU og mottok tidlig finansiering fra Dorm Room Fund. Dette har gitt oss mulighet til å skalere utviklingen. Våre første produkter er all pasient-vendt programvare som bygger på erfaringer fra mine selvsporingseksperimenter. Vi tar sikte på å gjøre samme prosess for selvbehandling enklere for andre pasienter. Mye av fokus er på mobil, og gjør dataene tiltak når og hvor pasientene trenger det. Vi prioriterer også sammenslåing av livsstilsinformasjon, som ernæring og trening, med medisinske data. Denne tilnærmingen gir pasientene den sammenhengen de trenger for å forstå og svare på endringer i lesingene deres.
Vår første programvareutgivelse er en mobil app kalt Meal Memory (tilgjengelig på Google Play, kommer snart til iOS). Vi begynte med fokus på ernæring etter å ha snakket med dusinvis av pasienter. Konsekvent administrerte mat var oppført som det største problemet pasientene møtte. Måltidshukommelsen er laget for å gjøre prosessen med å ta opp både det du spiste og dets effekt på blodsukkeret ditt så lett som mulig. Logg på et måltid starter med et bilde. Brukere kan da angi et karbohydratestimat og et blodsukker før måltidet. To timer senere sender vi et varsel og spør etter en blodsukkeravlesning etter måltidet. Sammenligning av disse lesingene gir pasienten en følelse av hvor godt de balanserer måltider og medisiner.
Meal Memory er også designet for de av oss som er vaner i vane, ofte spiser de samme måltidene på favorittrestaurantene våre eller hjemme. Når en pasient spiser et måltid igjen, er all sin fortid informasjon nyttig og kan brukes til å bedre administrere den maten denne gangen.
Utover detaljene i hvert måltid ønsket vi også en måte for pasientene å se på deres generelle spisevaner. Vår måltidslogg vises som et fotostrøm. Blodsukkeravlesningene før og etter måltidene er fargekodede og lagret på toppen av bildene, slik at en bruker raskt kan bla gjennom og se hvor ofte de er i området etter å ha spist.
Fremtiden er åpent
Databetes har startet med fokus på selvstyringsprogramvare for aktivt engasjert pasienter. Vi snakker også med helsepersonell om å utvikle klinikkinnstilte verktøy for å hjelpe leger mer effektivt å håndtere diabetesdata og integrere det i behandlingsregimer. Det er fantastisk potensial i denne teknologien for å oppmuntre og legge til rette for atferdsendring.
På grunn av vår utvikling er problemet med åpen tilgang til enhetsdata. Diabetessamfunnet er fokusert på dette, og med rette. #WeAreNotWaiting-bevegelsen og Tidepool har gjort en god jobb med å kommunisere hvor viktig dette problemet er og presse for enhetsprodusenter til å endre deres tilnærming. CGM i Cloud-gruppen har vist at det er betydelig etterspørsel blant brukere for nye tjenester. Utover det åpenbare potensialet for å forbedre helsemessige resultater, virker det også som enkel god forretningssans for disse selskapene å håndtere brukernes krav. En stigende tidevann kunne løfte alle båtene her, og hjelpe alle fra pasienter til leger til produsentene til enheten å gjøre det bedre.
Åpen data vil tillate Databetes å designe produkter som er enda enklere for pasienter å bruke, aktivere bedre analyseringsverktøy, kraft forbedrede tilbakemeldingsløkker og til slutt å oversette data til handlinger som kan gjøres. Vi oppfordres av signalene vi ser fra mange industrispillere. Innføringen av store teknologibedrifter som Apple, Google og Samsung i helsevesenet vil også ha stor innflytelse, noe som gir oss håp om at det er lys på slutten av tunnelen om dette problemet.
I årene siden startet Databetes, har jeg lært å se diabetes fra mange forskjellige synspunkter enn å være pasient. Til tross for alle utfordringene ved å jobbe i denne kompliserte sektoren, forblir jeg oppfordret til at bedre bruk av eksisterende teknologi kan bidra til å lette byrden av diabetes og forbedre livene våre til den kuren kommer.
Doug, du er vår helt! Vi ser frem til å se din Databetes-visjon materialisere, og er like glade for å være en del av #WeAreNotWaiting-bølgen som du er!
Ansvarsfraskrivelse
: Innhold opprettet av Diabetes Mine-teamet. For flere detaljer klikk her.
Ansvarsfraskrivelse Dette innholdet er opprettet for Diabetes Mine, en forbrukerhelseblogg fokusert på diabetessamfunnet. Innholdet er ikke medisinsk gjennomgått og overholder ikke Healthlines redaksjonelle retningslinjer. For mer informasjon om Healthlines partnerskap med Diabetes Mine, vennligst klikk her.