טכנולוגיה
שדה מנצלת את המומחיות שלה במגוון רחב של טכנולוגיות מתקדמות ודיגיטליות, במטרה לשלב נתונים ותובנות בזמן אמת, בשילוב חוכמה קולטקטיבית המסתמכת על דיווחים בין הרופא והמטופל ובאמצעות בינה מלאכותית.
כל הרכיבים והפלטפורמה עומדים בתקנות וברגולציה המקפידה ביותר לשמירה על פרטיות מידע רפואי (HIPAA) ועל התקנה הכללית להגנה על נתונים (GDPR). המערכת עומדת בתקנים הרפואה המחמירים של ISO 27799 , ISO 27001 וכמו כן קיבלה אישור אירופי לתקן CE – – Software as a Medical Device
רשת נוירונית ב- ™ASAYA
ב-ASAYA, מיושמת רשת נוירונית (NN) להפחתת רעשים ולמיצוי תכונות מטופל הרלוונטיות ביותר לשם השוואה.
באמצעות ניתוח הביצועים של מליוני שילובים של תכונות שונות, ודירוג התכונות, הרשת הנוירונית לא רק ממצה את התכונות הרלוונטיות, אלא גם מהנדסת תכונות רלוונטיות חדשות המבוססות על הנתונים הקיימים.
השימוש באלגוריתמים מתקדמים והרשת הנוירונית, מאפשרות לפלטפורמה שלASAYA לציין לאלו ממאפיני המטופל יש קורולציה גבוהה יותר עם תוצאות הטיפול, והשימוש בהתאם. לדוגמה, בהתחשב בהיסטוריה הרפואית של המטופל, הפלטפורמה של ASAYA תציין איזו מחלה ספציפית (למשל סוכרת מסוג 2) קשורה יותר לתוצאות הטיפול מאשר מחלה אחרת (למשל פסוריאזיס).
ASAYA Machine Learning
הפלטפורמה של ASAYA מעדכנת את האלגוריתמים של Machine Learning ככל שמצטברים הנתונים
אנו משתמשים בעץ החלטה המבוסס על מודל הידע שנאסף מאת מטפלים, מחקרים אקדמיים והנחיות רשמיות. עץ ההחלטה לוקח את נתוני המטופל דרך סידרה של שאילתות, מתבסס על המידע שנאסף, ואז מספק את הפרופיל הכימי של הצמח המתאים, הטיטרציה ופרוטוקול הטיפול למטופל.
טכנולוגיה פורצת דרך
נפח נתוני ההמונים המגיע ממשובי המטופלים מעורר אלגוריתם סינון שיתופי המשמש להשוואה מרובת מטופלים של פרטים אישיים והרגלי חיים, על מנת לספק למטופל את הטיפול המתאים ביותר, בהתבסס על חוויותיהם של מטופלים אחרים. כמו כן אנו משלבים אלגוריתמים מקדמים, היכולים לדרג מאפיינים בהתאם להשפעתם על המלצת הטיפול והשוואה בין מטופלים.
המערכת בנויה בארכיטקטורה יציבה וגמישה המאפשרת שילוב קל עם מקורות נתונים משתנים, כגון: התקנים רפואיים מחוברים המעבירים פרטי מינון וחותמות זמן, התקנים לבישים הרושמים מדדים פיזיים ועוד. מידע זה הופך למודול נוסף בתשתית הלמידה החישובית של ASAYA.
אינטגרציה חלקה של מכשירי IoT
ארכיטקטורה פתוחה עבור אינטגרציה עם IoT והתקנים לבישים
אנו מכירים בערכה של כל נקודת מידע (data point) ושואפים לכמות גבוהה יותר של נקודות מידע איכותיות ככל שניתן – לכן אנו משקיעים בממשק פרוטוקל אפליקציה פשוט (API), שיעודד שילוב עם שותפינו ומצב בו כולם מנצחים – הארכיטקטורה הפתוחה מאפשרת את השילוב בין שני סוגים של מכשירים מחוברים:
על מנת להבין טוב יותר כיצד ניתוח הנתונים של ASAYA ומכשירי ה- IoT השותפים עובדים יחד, אנו יכולים להתוות את תרשים הזרימה הכולל:
- מכשירים של שותפינו (לדוגמה מכשיר לניטור שינה), המותקנים והמשתמשים בחיישנים לאיסוף המידע המשודר (כגון דרגות שינה, דפוסים ותזמון).
- לאחר מכן כמות גדולה מאוד של מידע נאספת, לעיתים קרובות בזמן אמת. מידע מובנה מאת מקורות מידע מוכנים (פרופיל המטופל, מבנה כימי של הצמח, וכו'), ומידע בלתי מובנה ממקור שלישי (מכשירי ניטור לב, מכשירים מוליכים על העור, מכשירי אידוי במינון מדוייק ועוד).
- הנתונים מדורגים עפ"י אמינות ודיוק – ולאחר מכן מתווספים אל המשוב הסובייקטיבי של המטופל לקראת בניית סיפור משוב טיפולי מרובה מקורות.
- המנוע של ASAYA מעבד את המידע, מוצא את הקטגוריות המתאימות, השוואות וקשרים פנימיים ומייצר אבחון, תובנות, דו"חות, תרשימים, ותפוקות אחרות. תפוקות אלה לרוב מופיעות על הדשבורד של הרופאים והצוות המטפל, ובמקרים מסויימים, הם מוצאים את דרכם אל המכשירים הניידים של המטופלים. המידע המנותח חוזר חזרה למנוע ASAYA כדי להגביר את דיוקו.
