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इस मोर्चे पर कड़ी मेहनत करने वाला कोई व्यक्ति ब्रुकलीन, एनवाई में टाइप 1 डग कन्टर है, जो कई साल पहले डायटेबेट्स नामक एक मधुमेह डेटा सॉफ़्टवेयर स्टार्टअप की स्थापना की थी। हम पिछले कुछ वर्षों में डौग के साथ संपर्क में रहना पसंद करते हैं, और हाल ही में जून में अमेरिकन डायबिटीज एसोसिएशन के वैज्ञानिक सत्रों के साथ संयोजन में आयोजित हमारी मधुमेह मीन डी-डेटा एक्चेंज इवेंट के लिए उनका स्वागत करते हैं।
आज, हम यहां डग का स्वागत करते हैं 'खान के रूप में वह अपनी मधुमेह की कहानी के बारे में और अधिक शेयर करता है और जो अपने डेटाबेट्स के प्रयासों का नेतृत्व करता है जिन्होंने हमारे समुदाय का ध्यान आकर्षित किया हैडग कन्टर द्वारा एक अतिथि पोस्ट
"आपकी तरह की मधुमेह अगले पांच वर्षों में ठीक हो जाएगी, 10 वर्षों में सबसे ऊपर है।"
मुझे अभी भी पहला पहला एंडोक्रिनोलॉजिस्ट याद है जो 1 99 8 में मुझे टाइप 1 डायब < एटेस के साथ अपने निदान के आठ साल बाद वापस आ गया। वह आश्वस्त थे कि इंसुलिन से उत्पाद विकास कृत्रिम अग्न्याशय के लिए पंप एक तेज एक होगा
20 वर्षों में, आने वाले इलाज के वादे क्षितिज पर बनी हैं। हालांकि परिवर्तन की गति निराशा से धीमी रहती है, मुझे यह भी याद रखना महत्वपूर्ण है कि मुझे मधुमेह प्रौद्योगिकी के अग्रिमों से कितना लाभ हुआ है। मैं आभारी हूं कि वही एंडोक्रिनोलोलॉजिस्ट जो मैंने ऊपर उल्लिखित किया था वह भी इंसुलिन पंपों की शुरुआती गोद लेने वाला था और मुझे एक 27 साल पहले ही रखा था। और हाल के वर्षों में, मेरे डेक्सकॉम सीजीएम भी मेरे इलाज का एक अनिवार्य हिस्सा बन गया है। फिर भी मुझे पाठकों को याद दिलाने की ज़रूरत नहीं है कि इस तकनीक के साथ चुनौतियां बने रहें डाटासेट बनाने और रोगियों के लिए सॉफ्टवेयर डिजाइन करने के लिए काम करने के लिए मेरी मुख्य प्रेरणा डिवाइस निर्माताओं से सॉफ्टवेयर के वर्तमान बैच के साथ निराशा थी। मेरे सभी आंकड़ों तक पहुंच की कमी, उपकरणों के बीच अंतर की कमी और एप्पल प्लेटफॉर्म के लिए सॉफ्टवेयर की कमी ने सभी योगदान दिया। मैं उपभोक्ता इंटरनेट पर इस्तेमाल किए गए स्मार्ट डिज़ाइन और कार्यक्षमता के समान स्तर को लाने में भी मदद करना चाहता हूं और इसे मधुमेह सेक्टर में लागू करना चाहता हूं।
जब तक मैं इस विषय के बारे में लंबे समय से सोच रहा था, मैंने 1 जनवरी, 2012 को डीटाटाटेस विकास शुरू किया था। उस दिन मैंने डेबेटेट्स के पीछे मूल विचार का परीक्षण करने के लिए सालाना प्रयोग शुरू किया, जो कि मेरी सारी मधुमेह एक स्थान से संबंधित डेटा मुझे अपने स्वयं के स्वास्थ्य को बेहतर बनाने में मदद करेगाउस वर्ष मेरे जीवन का सबसे स्वास्थ्यवादी साबित हुआ, मेरे ए 1 सी रीडिंग के साथ लगभग एक पूर्ण बिंदु को सुधारने के साथ
डेटा और डिजाइन के लिए मेरा प्यार मधुमेह के साथ मेरे जीवन में एक फर्क पड़ रहा था, लेकिन यह हमेशा मेरा जुनून नहीं था।
लचीलापन की खोज में
मैंने हमेशा मधुमेह प्रौद्योगिकी के लाभों का लाभ लेने का प्रयास किया है। मेरे लिए, इंसुलिन पंप पर जाने के बारे में सबसे अच्छी बात लचीलापन थी। मुझे अनुशासित कार्यक्रम पसंद नहीं आया, जो कि लघु-अभिनय और लंबे समय से अभिनय इंसुलिन दोनों के शॉट लेने के साथ आया था, मुझे पूरे दिन खुराक और विशिष्ट समय पर खाना चाहिए। मेरे उपचार के भाग के रूप में एक पंप के साथ, मैं फोटोग्राफी में दिलचस्पी का पालन करने में सक्षम था और न्यूयॉर्क सिटी में फोटोजॉर्निस्ट के रूप में अपना कैरियर शुरू करना चाहता हूं। समाचार को कवर करने की अनिश्चितता के बावजूद, मैं हमेशा अपनी मधुमेह का प्रबंधन करने में सक्षम था। मेरे मालिकों को कभी मेरी हालत पर विचार नहीं करना पड़ा जब मुझे 9/11 जैसी बड़ी घटनाओं के दौरान भी एक कहानी संभालने के लिए कहा गया। नतीजतन, समाचार तार सेवाओं के लिए मेरे चित्र दुनिया भर में देखा गया।
2003 में, मैंने अंतरराष्ट्रीय स्तर पर काम करने में दिलचस्पी ले ली और बीजिंग में चले गए। मेरे आठ सालों के दौरान, मैंने
बिजनेस वीक, ब्लूमबर्ग न्यूज़ < और
फाइनेंशियल टाइम्स
सहित प्रमुख समाचार संगठनों के लिए चीन के आसपास की कहानियां कवर कीं। मेरे समय का एक मुख्य आकर्षण था कि 2008 के ओलंपिक के लिए न्यूयॉर्क टाइम्स । विदेश में मेरा पूरा समय, मैं अपने रक्त शर्करा को अपने डॉक्टरों को देखकर और यू.एस. में कुछ बार एक बार दौरे पर आपूर्ति बहाल करने के लिए देख रहा था। ट्रैकिंग सब कुछ का एक साल 2011 में, मैंने न्यू यॉर्क लौटने का फैसला किया, फोटोग्राफर के रूप में अपना करियर खत्म किया और डबेटेट्स के विकास पर ध्यान केंद्रित किया। इस संक्रमण के साथ मदद करने के लिए, मैंने आईटीपी नामक एनवाईयू में दो साल के स्नातक कार्यक्रम में दाखिला लिया। आईटीपी के बारे में मुझे जो चीज मिलती हैं, वह उन में से एक थी जो प्रौद्योगिकी को मानवीय बनाने और चीजों को बनाने से सीखने, परीक्षण न लेने पर केंद्रित था। जैसा कि मैंने कोड की मूल बातें सीखीं, मैंने डेटा दृश्य पर ध्यान केंद्रित करना शुरू किया। मैं अपनी खुद की मधुमेह डेटा आयात करके चिकित्सा रीडिंग की भावना बनाने के नए तरीकों का पता लगाया। सीजीएम और इंसुलिन पंप डेटा के 100 दिनों का एक दृश्यचित्र, मैंने बनाया एक प्रारंभिक परियोजना "बोर्ड पर इंसुलिन" था। मैं अपने खाने की आदतों और मेरे रक्त शर्करा के स्तर पर उनके प्रभाव को देखने का एक बेहतर तरीका चाहता था। हालांकि मेरे डॉक्टरों में से कोई भी मुझे कम कार्बयुक्त आहार को अपनाने के लिए कभी दबाव नहीं डाला है, मुझे यह पता लगाने में दिलचस्पी थी कि क्या दिन मैं कम कार्ड्स खा गया, वह दिन भी सबसे अच्छा नियंत्रण था। मैं भी अपने इंसुलिन डेटा को ऐसे तरीके से देखना चाहूंगा जो दवा की विलंबता पर आधारित था, मुझे दिखा रहा है कि वास्तव में जब मैंने इसे ले लिया था, तब तक "लात मारना" था। मैं अक्सर छोटी बोल्ट खुराक की एक श्रृंखला थमा लेता हूं और कुल प्रभाव का एक दृश्य प्रतिनिधित्व चाहता था। सालाना आत्म-ट्रैकिंग प्रयोग जो मैंने पहले वर्णित किया था, वह मेरी थीसिस का आधार बन गया। 2012 के सभी महीनों में, मैंने अपने ग्लूकोज मॉनिटर और सीजीएम से प्रत्येक रक्त शर्करा के रीडिंग का ट्रैक रखा था, हर इंसुलिन पंप की खुराक, मैंने जो भोजन किया था, भोजन खाने और स्थान डेटा का विवरण। मैं फिलाडेल्फिया मैराथन के लिए भी प्रशिक्षित हुआ और भाग गया, एक फिटबिट, नाइके फ्यूलबैंड, हृदय गति मॉनिटर और रनकिपर मोबाइल एप के साथ अभ्यास पर नज़र रखी। मैंने अपने इंसुलिन बेसल दरों में 40% की कमी देखी, जब मैंने शुरूआत की तुलना में चरम प्रशिक्षण दिया था।धन्यवादग्वेज से पहले सप्ताहांत में मैराथन पूरा करने के बाद, मैं कुछ हफ्तों के लिए ठीक होने के लिए बंद कर दिया। यह बदलाव, स्कूल में फाइनल हफ्ते से तनाव के साथ संयोजन में, दिसंबर में मेरी इंसुलिन दर में उल्लेखनीय वृद्धि हुई है।
इस परियोजना को पूरा करने का मतलब है कि मधुमेह के साथ रहने वाले एक चौथाई सदी में पहली बार मुझे मधुमेह में अपने साल की पूरी तस्वीर थी मैंने 91, 251 सीजीएम रीडिंग और हजारों अन्य डेटा पी
संकेतों का अर्थ बनाने में मदद करने के लिए एक तरह से डिजाइन करने का निर्णय लिया। पूरे साल मेरे रुझान क्या थे? क्या गर्मियों में सर्दियों में मेरा नियंत्रण बेहतर था? अंत की तुलना में वर्ष की शुरुआत कैसे हुई? मेरा सबसे अच्छा दिन क्या था, मेरा सबसे बुरा क्या था और क्यों? औसत रक्त शर्करा या रीडिंग की अस्थिरता के आधार पर आप सबसे खराब दिन कैसे परिभाषित करते हैं? रेस्तरां में खाने से घर पर खाना पकाने की तुलना में मुझे किस तरह प्रभावित होता है? ये कुछ ऐसे प्रश्न थे जिन्हें मैं तलाशना चाहता था मैंने ऐसा कई विज़ुअलाइज़ेशन के साथ किया, जो एक पोस्टर के दोनों तरफ भरे थे।
2012 के बाद से मैं स्वयं-ट्रैक जारी रखता हूं, लेकिन थोड़ा कम तीव्रता के साथ। मैं अभी भी मेरे सीजीएम रीडिंग का विश्लेषण करता हूं और साथ ही मेरे व्यायाम और भोजन में प्रवेश करता हूं मैं क्वांटिफाइड सेल्फ जैसे समूहों का अनुसरण करता हूं और लगता है कि वे बहुत अच्छा काम कर रहे हैं मैं भी नई गतिविधि-ट्रैकिंग एप्लिकेशन जैसे मूव्स (जब तक कि वे फेसबुक द्वारा अधिग्रहण नहीं कर लेते हैं और डेटा साझा करने पर उनकी नीति को उल्टा करते हैं) से भी चिंतित रहते हैं।
डाटाबेस का विकास करना < जैसा कि मैंने स्नातक विद्यालय पूरा किया, डैटबेट्स ने NYU से पुरस्कार जीता और डॉरम रूम फंड से प्रारंभिक धन प्राप्त किया। इसने हमें विकास को विकसित करने की अनुमति दी है हमारा पहला उत्पाद सभी रोगी-विरोधी सॉफ़्टवेयर हैं जो मेरे आत्म-ट्रैकिंग प्रयोगों से सीखने वाले पाठों पर आधारित हैं। हम अन्य मरीजों के लिए स्वयं-प्रबंधन की इसी प्रक्रिया को आसान बनाने का लक्ष्य रखते हैं। हमारा मुख्य लक्ष्य मोबाइल पर है, जिससे डेटा को क्रियान्वित किया जा सकता है जहां रोगियों को इसकी आवश्यकता होती है। हम चिकित्सा डेटा के साथ जीवन शैली की जानकारी, जैसे पोषण और व्यायाम रीडिंग, को भी प्राथमिकता देते हैं। यह दृष्टिकोण रोगियों को उन संदर्भों के साथ प्रदान करता है जिनको उनके रीडिंग्स में परिवर्तनों को समझने और उनका जवाब देने की आवश्यकता होती है।
हमारी पहली सॉफ्टवेयर रिहाई एक मोबाइल ऐप है जिसे मील मेमोरी कहा जाता है (Google Play पर उपलब्ध है, IOS पर जल्द ही आ रहा है)। हम दर्जनों और दर्जनों रोगियों के साथ बात करने के बाद पोषण पर ध्यान देने लगे। लगातार, भोजन के प्रबंधन को सबसे बड़ी समस्या वाले मरीज़ों के रूप में सूचीबद्ध किया गया था। भोजन मेमोरी को आपके रक्त शर्करा पर जितना संभव हो उतना आसान है, दोनों को रिकॉर्ड करने की प्रक्रिया बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। एक भोजन के साथ प्रवेश करना एक तस्वीर से शुरू होता है उपयोगकर्ता फिर एक कार्बोहाइड्रेट अनुमान और एक पूर्व भोजन रक्त शर्करा दर्ज कर सकते हैं। दो घंटे बाद, हम खाने के बाद रक्त शर्करा को पढ़ने के लिए एक चेतावनी भेजते हैं। इन रीडिंग की तुलना करते हुए रोगी को यह पता चलता है कि वे अपने भोजन और दवा को कितनी अच्छी तरह संतुलित कर रहे हैं।
भोजन मेमोरी भी उन लोगों के लिए तैयार की गई है जो आदत के जीव हैं, अक्सर हमारे पसंदीदा रेस्तरां या घर पर एक ही भोजन खाते हैं। जब कोई मरीज फिर से भोजन खाती है, तो उनकी सभी पिछली सूचनाएं कार्रवाई योग्य होती हैं और इस बार भोजन को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने के लिए इसका इस्तेमाल किया जा सकता है।प्रत्येक भोजन के ब्योरे से परे, हम भी अपने समग्र भोजन की आदतों को देखने के लिए मरीजों के लिए एक रास्ता चाहते थे। हमारे भोजन लॉग एक photostream के रूप में प्रकट होता है रक्त के पहले और बाद के रक्त शर्करा के रीडिंग रंग-कोडित होते हैं और फ़ोटो के शीर्ष पर स्तरित होते हैं, जिससे उपयोगकर्ता को जल्दी से स्क्रॉल करने की अनुमति मिलती है और यह देखते हैं कि खाने के बाद कितनी बार वे सीमा होती हैं।
भविष्य खुला है
सक्रिय रूप से लगे हुए रोगियों के लिए स्वयंसेवा प्रबंधन सॉफ्टवेयर पर ध्यान केंद्रित करने के साथ डाटासेट्स शुरू हो गया है। हम स्वास्थ्य देखभाल प्रदाताओं के साथ डॉक्टरों के मुकाबले उपकरण विकसित करने के बारे में भी बात कर रहे हैं ताकि डॉक्टरों को मधुमेह के आंकड़ों को बेहतर ढंग से प्रबंधित करने में मदद मिल सके और इसे उपचार के नियमों में एकीकृत कर सकें। व्यवहार परिवर्तन को प्रोत्साहित करने और सुविधा देने के लिए इस तकनीक में शानदार क्षमता है।
हमारे विकास को प्रभावित करना डिवाइस डेटा के लिए खुला पहुंच का मुद्दा है। मधुमेह रोगी समुदाय इस पर केंद्रित है, और ठीक ही ऐसा है #WeAreNotWaiting आंदोलन और Tidepool ने संवाद स्थापित करने का एक अच्छा काम किया है कि यह समस्या कितनी महत्वपूर्ण है और डिवाइस निर्माताओं के लिए उनके दृष्टिकोण को बदलने के लिए प्रेरित करती है क्लाउड ग्रुप में सीजीएम ने दिखाया है कि नई सेवाओं के लिए उपयोगकर्ताओं के बीच काफी मांग है। स्वास्थ्य के परिणामों में सुधार के लिए स्पष्ट क्षमता से परे, यह भी लगता है कि इन कंपनियों के लिए उपयोगकर्ता की मांगों को पूरा करने के लिए सरल व्यवसाय का अर्थ आसान है। बढ़ती ज्वार सभी नावों को यहां उठा सकता है, मरीज से डॉक्टरों तक डिवाइस निर्माताओं के लिए हर किसी की मदद करना बेहतर होता है।
खुले डेटा डैटबेट्स को उन उत्पादों को डिज़ाइन करने की अनुमति देगा जो मरीजों के उपयोग के लिए आसान है, बेहतर विश्लेषिकी उपकरण, पावर को बेहतर प्रतिक्रिया वाले छोरों को सक्षम कर सकते हैं और अंततः डेटा को क्रियान्वित अंतर्दृष्टि में अनुवाद कर सकते हैं। हम कई उद्योग के खिलाड़ियों से देख रहे संकेतों के द्वारा प्रोत्साहित किया जाता है। एप्पल, गूगल और सैमसंग जैसी प्रमुख तकनीक कंपनियों के स्वास्थ्य देखभाल में प्रवेश भी एक बड़ा प्रभाव होगा, जिससे हमें उम्मीद है कि इस मुद्दे पर सुरंग के अंत में प्रकाश होगा।
इन वर्षों में डाटासेट्स शुरू होने के बाद से, मैंने मरीज को होने से परे कई अलग-अलग बिंदुओं से मधुमेह देखने को सीखा है। इस जटिल क्षेत्र में काम करने की सभी चुनौतियों के बावजूद, मुझे प्रोत्साहित किया जाता है कि मौजूदा तकनीक का बेहतर इस्तेमाल करने से मधुमेह के बोझ को कम करने में मदद मिल सकती है और जब तक कि इलाज नहीं आता तब तक हमारे जीवन में सुधार होगा।
डौग, आप हमारे हीरो हैं! हम आपके डैटबेट्स विज़न को देखने के लिए तत्पर हैं, और आप के रूप में #WeAreNotWaiting वृद्धि का हिस्सा बनने के लिए उत्साहित हैं!
अस्वीकरण
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अस्वीकरण
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