- DOI:
10.13738/j.cnki.acc.qklw60536
- 专辑:
科学Ⅰ辑;信息科技
- 专题:
信息、科学;综合科技
- 分类号:
G90;N92
引言:数字化技术在糖尿病领域的应用已经形成多维度技术谱系,从基础通信工具到智能诊疗系统均展现出革新性价值。早期基于电话、短信的用药提醒系统通过定时推送,显著提升了患者的用药依从性;移动互联网时代催生的智能血糖监测设备与手机APP联动,实现了血糖数据的动态采集与云端存储;而人工智能赋能的用药决策模型,更可结合患者实时数据优化胰岛素剂量计算。这些技术突破不仅重构了糖尿病治疗路径,更推动疾病管理从被动干预转向主动预防——在确保规范用药的基础上,数字化平台通过整合可穿戴设备体征监测、AI风险评估及远程医疗咨询等功能,形成了覆盖"监测-预警-干预-随访"的全周期管理体系。当前,搭载机器学习算法的动态血糖监测系统已能提前2小时预判低血糖风险,而5G远程会诊系统使医院专家可实时指导基层患者的治疗方案调整,标志着糖尿病管理正式迈入精准化、前瞻性的新纪元。
【关键字】数字化技术;糖尿病;用药依从性;人工智能;健康;管理
一、数字化技术在糖尿病患者用药依从性中的应用
在提升糖尿病患者用药依从性方面,以数字化技术为基础的干预措施主要可以分为三个关键领域:首先是电子监测设备,其次是移动技术,最后是基于人工智能的交互机器人。数字化技术在患者药物治疗过程中发挥着至关重要的作用,特别是在日常观察监测和管理工作方面[1]。通过这些技术,可以实现对患者状态和用药情况的动态监测,确保患者按时用药。此外,这些技术还能提供及时的提醒和鼓励,帮助患者坚持用药计划。同时,数字化技术的运用也大大增加了医疗服务的可获得性,使得患者无论身处何地,都能够获得必要的医疗支持和咨询[2]。数字化技术通过这些方式显著提升了糖尿病患者的用药依从性,从而有助于改善他们的健康状况和生活质量。
二、电子监测设备之智能药盒
在当前的医疗健康领域,智能药盒作为一种创新的电子监测设备,在针对糖尿病这类慢性疾病的管理方面得到了广泛的研究和应用[3]。众多研究结果[4]表明,智能药盒在提高患者用药依从性方面具有显著效果。这种设备集成了多种功能,包括但不限于提醒患者按时用药、远程监测患者的用药情况、自动配药、智能检测剩余药量以及执行智能杀菌等。随着技术的不断进步和研究的深入,智能药盒的功能正在不断地扩展和完善中。总的来看,智能药盒的核心功能是定时提醒患者用药,这对于防止糖尿病患者因遗忘而漏用药物具有重要作用。此外,许多智能药盒还具备远程监测的功能,能够与患者的手机APP相连接,实时地将患者的用药情况反馈给社区医生或看护人员,从而对那些用药依从性不佳的行为进行有效的干预和管理[5]。此外,一些智能药盒还采用了LED灯等直观的提示方式,帮助患者识别应该服用的药物,这对于那些教育程度较低、可能难以理解复杂用药说明的患者来说,是一个非常实用的功能。通过这些人性化的功能设计,智能药盒不仅可以提高糖尿病患者的用药依从性,也可以提升患者的自我健康管理能力。
三、移动技术之短信服务
智能手机、手环以及其他移动设备与基于移动技术的电子平台相结合,正在为糖尿病患者带来革命性的变化[6]。这些设备通过提供用药提醒、注射胰岛素提醒、远程监测功能以及通过增加医疗服务的可获得性和药品的可获得性,显著地改善了患者的治疗体验。此外,它们还增强了患者与医务人员之间的联系,从而有助于提高糖尿病患者的用药依从性。手机短信服务作为一种简单而技术上可靠的通讯方式,它具备了高可用性、可靠性、易用性和低成本的优势,这使得它在需要长期用药的糖尿病患者中变得非常实用[7]。特别是在一些经济相对欠发达的地区,短信服务因其低成本和易于部署的特点而显得尤为适用。它为那些可能无法负担昂贵医疗设备或服务的糖尿病患者提供了一个有效的健康管理工具,从而在一定程度上缩小了医疗资源分配的不平等。
四、移动技术之电话干预
电话干预是一种特别设计的医疗支持服务,它致力于为糖尿病患者在医院之外的治疗过程中提供必要的帮助和指导。这项服务涵盖了多种可能的挑战,比如在药物使用上可能遇到的难题、如何安排定期前往门诊进行随访的计划,以及如何处理可能出现的机体症状等。电话干预的核心目标是通过提高患者对治疗药物的了解和认识,以及增加医疗服务的可及性,从而提高患者对治疗方案的遵从度和依从性[8]。具体来说,电话随访的频率可以根据患者血糖控制情况来调整,如遇血糖波动变化较大的情况可针对性增加频次,后期血糖稳定后适当减少,建议为每周一次,这样可以确保及时地解答患者在用药过程中可能产生的任何疑问或困惑。在进行电话随访时,医生会仔细听取患者及其家属关于用药情况的反馈,并对任何不当的用药行为进行及时的纠正[9]。同时,医生还会针对患者提出的问题给予专业的解答和建议。除此之外,电话干预服务还特别注重加强患者的用药管理,确保患者能够正确、有效地使用药物[10]。同时,为了帮助患者更好地应对治疗过程中可能遇到的心理和情感挑战,电话干预还会辅以必要的心理疏导和支持,从而全面地提升患者的治疗体验和治疗效果。
五、移动技术之手机APP
随着智能手机和移动网络的广泛普及,越来越多的手机应用程序开始被开发出来,以帮助人们更好地管理自己的健康状况。特别是在糖尿病的自我管理领域,这些应用程序已经逐步得到应用。它们通常具备多种功能,比如提供基本的用药提醒服务,给予用户用药指导,普及糖尿病相关知识,帮助用户进行自我健康评估,以及提供饮食、运动、心理、睡眠指导服务等[11]。这些应用程序在糖尿病患者中的应用也显示出很高的普适性和可接受度,因为它们能够以一种便捷和个性化的方式,帮助患者更好地进行自我健康管理,从而提高他们的生活质量。
六、人工智能之交互机器人
人工智能技术的迅猛发展为医疗领域带来了革命性的变化,尤其是在糖尿病患者用药依从性方面。交互机器人通过先进的算法和机器学习技术,能够实时监测患者的用药情况,并通过自然语言处理技术与患者进行有效沟通,提醒他们按时用药。此外,这些智能机器人还可以根据糖尿病患者的反馈和用药历史,为医生提供个性化的治疗建议,从而提高治疗效果和患者的生活质量[12]。随着技术的不断进步,交互机器人在糖尿病管理中的应用也会越来越广泛,它们不仅限于提醒用药,还能够帮助患者监测血糖水平,分析饮食习惯,并提供相应的健康建议。总之,这些机器人可以通过与患者的日常互动,逐渐学习和适应个人的生活节奏和健康需求,从而提供更加精准和个性化的服务,极大地提高了糖尿病患者的自我管理能力。
七、数字化技术在糖尿病患者用药依从性中的局限
新技术的引入在提升糖尿病患者治疗依从性方面展现出显著潜力,但其临床应用仍面临技术落地与患者适配的双重挑战。当前研究显示,大部分老年患者因界面复杂性和操作焦虑放弃使用智能血糖管理APP,而低收入人群则受限于设备购置成本,例如动态血糖监测仪年使用费用可能超万元。在技术抵触的深层动因中,除经济负担与操作门槛外,患者对隐私泄露的担忧及频繁提醒引发的心理倦怠尤为突出。针对这些瓶颈,改进路径可从几方面展开:其一,通过界面适老化改造,如语音交互、图标放大等方式,来降低技术使用门槛;其二,开发智能调节算法,允许患者自定义提醒频率与形式,这样柔性化提醒策略能使患者的抵触情绪大大降低。
结语
随着数字化技术的不断发展和进步,它为糖尿病患者在药物治疗依从性方面带来了显著的改善和便利,可以帮助患者更好地管理自己的用药计划,确保按时用药、正确用药,从而提高治疗效果。同时,为了更好地满足不同患者的具体需求,这些技术应当结合个体差异进行优化设计,从而为其提供更加个性化的健康管理方案。未来,我们应当进一步推广这些技术的应用范围,让更多的糖尿病患者能够从中受益。
参考文献
[1]钱卫琴, 陈昊洋. 数字化技术在糖尿病患者服药依从性中的研究进展[A] 第六届上海国际护理大会论文汇编(下)[C]. 上海市护理学会, 上海市护理学会, 2024: 2.
[2]蔡淳, 贾伟平. 人工智能在糖尿病全程健康管理的应用与挑战[J]. 中国科学基金, 2021, 35(1): 104-109.
[3]金亦周, 周利, 徐明智. 人工智能在2型糖尿病健康管理中的应用研究进展[J]. 现代医药卫生, 2023, 39(24): 4242-4247..
[4]孙文娟. 社区双轨道互动护理模式对老年2型糖尿病患者服药依从性、护理满意度的影响[J]. 中国医药指南, 2024, 22 (19): 170-173.
[5]杨丹, 迟晨汝, 陈梦奇, 周志庆, 王翠珍, 刘欢. 2型糖尿病患者服药依从性现状与衰弱及主观社会隔离的相关性研究[J]. 右江民族医学院学报, 2024, 46 (03): 380-384.
[6]吴海振, 郭高访, 张娜. 基于电话随访的药学监护对门诊2型糖尿病患者续配、服药依从性及血糖水平的影响[J]. 糖尿病新世界, 2024, 27 (06): 117-119+124.
[7]王希, 李葆青, 吴鋆. 基于行为目标达成度理念的健康教育对老年糖尿病患者服药依从性、自我效能及健康素养的影响[J]. 老年医学与保健, 2023, 29 (06): 1180-1185+1196.
[8]鲁付荣, 霍立顺, 诸葛圆, 何鑫. 老年糖尿病患者药物使用现状及服药依从性调查分析[J]. 中国药物滥用防治杂志, 2023, 29 (11): 1922-1925.
[9]刘璐瑶, 蔡昳, 沈杰, 张云轩, 宋钟娟, 吴建博. 一般用药信念对老年2型糖尿病患者续配和服药依从性的影响[J]. 复旦学报(医学版), 2022, 49 (02): 234-240.
[10]冯钰珩, 励晓红, 顾敏敏, 赵雨曦, 毛淋淇, 袁红, 朱添忆, 吕军. 家庭风险认知教育对社区2型糖尿病患者服药依从性干预效果评价[J]. 中国健康教育, 2023, 39 (10): 890-896.
[11]王丛, 孔利萍, 李修英, 殷芳霞. 老年2型糖尿病患者服药依从性调查及影响因素分析[J]. 健康研究, 2023, 43 (04): 400-405.
[12]何雪, 徐陆欣怡, 任俊名, 罗银, 段媛媛, 崔丹. 基于广义估计方程的糖尿病患者服药依从性影响因素分析[J]. 中国慢性病预防与控制, 2023, 31 (02): 117-121.
相关文献推荐
- 节点文献
- 读者推荐
- 相关基金文献
- 关联作者
- 相关视频
- 批量下載
