Type 1's Liebe für Daten + Design = Databetes

Natürlich sind wir alle über das Diabetes-Gerät Hacking und Data-Sharing-Bemühungen in unserer heutigen D-Community - der gemeinsame Drang nach offenen Plattformen, um einen aussagekräftigeren Zugriff auf unsere Geräte und Daten zu ermöglichen , bekannt als #WeAreNotWaiting-Bewegung.

Eine Person arbeitet hart an dieser Front ist Typ 1 Doug Kanter in Brooklyn, New York, die

vor einigen Jahren ein Diabetes-Daten-Software-Startup namens Datatètes gegründet. Wir haben es geliebt, mit Doug in den letzten Jahren in Kontakt zu bleiben, und ihn zuletzt zu unserer DiabetesMine D-Data ExChange-Veranstaltung in Verbindung mit den Scientific Sessions der American Diabetes Association im Juni eingeladen.

Heute begrüßen wir Doug hier in der Mine, da er mehr über seine eigene Diabetes-Geschichte erzählt und was zu seinen Bemühungen geführt hat, die die Aufmerksamkeit unserer Community auf sich gezogen haben.

Ein Gastbeitrag von Doug Kanter

"Ihr Typ von Diabetes wird in den nächsten fünf Jahren geheilt, 10 Jahre lang."

Ich erinnere mich noch an meinen ersten Endokrinologen, der mir 1994 im Alter von acht Jahren nach meiner Diagnose mit Typ 1 diab

etes im Alter von zwölf Jahren sagte, er sei überzeugt, dass die Produktentwicklung von Insulin ausgeht Pumpe zu künstlicher Bauchspeicheldrüse wäre eine schnelle.

In den 20 Jahren seither sind die Versprechen einer kommenden Heilung in Sicht. Während das Tempo des Wandels frustrierend langsam bleibt, finde ich es auch wichtig, mich daran zu erinnern, wie sehr ich von Fortschritten in der Diabetes-Technologie profitiert habe. Ich bin dankbar, dass derselbe Endokrinologe, den ich oben erwähnt habe, auch ein früher Anwender von Insulinpumpen war und mich vor 27 Jahren annahm. Und in den letzten Jahren wurde mein Dexcom CGM zu einem wesentlichen Teil meiner Behandlung.

Dennoch muss ich die Leser hier nicht daran erinnern, dass Herausforderungen mit dieser Technologie bestehen bleiben. Meine Hauptmotivation für das Erstellen von Databetes und die Arbeit an der Entwicklung von Software für Patienten war die Frustration über die aktuelle Menge an Software von Geräteherstellern. Der fehlende Zugriff auf alle meine Daten, die fehlende Interoperabilität zwischen den Geräten und der Mangel an Software für die Apple-Plattform trugen alle dazu bei. Ich wollte auch dazu beitragen, das gleiche Maß an intelligentem Design und Funktionalität zu erreichen, das wir uns im Internet der Verbraucher angewöhnt haben, und es auf den Diabetes-Sektor anzuwenden.

Während ich lange über dieses Thema nachgedacht habe, begann ich am 1. Januar 2012 ernsthaft mit der Entwicklung von Datatestes. An diesem Tag begann ich ein einjähriges Experiment, um die Kernidee hinter Databetes zu testen, die meinen gesamten Diabetes zusammenfasst Daten an einem Ort würden mir erlauben, meine eigene Gesundheit zu verbessern.

Dieses Jahr erwies sich als das gesündeste meines Lebens. Meine A1c-Messwerte verbesserten sich fast um einen Punkt.

Meine Liebe zu Daten und Design machte einen Unterschied in meinem Leben mit Diabetes, aber es war nicht immer meine Obsession.

Im Streben nach Flexibilität

Ich habe immer versucht, die Vorteile der Diabetes-Technologie zu nutzen. Das Beste an einer Insulinpumpe war für mich die Flexibilität. Ich mochte nie den reglementierten Zeitplan, der mit Aufnahmen sowohl von kurz wirkendem als auch von lang wirkendem Insulin einherging, was bedeutete, dass ich zu bestimmten Zeiten im Laufe des Tages dosieren und essen musste. Mit einer Pumpe als Teil meiner Behandlung konnte ich meinem Interesse an Fotografie folgen und eine Karriere als Fotojournalist in New York City beginnen. Trotz der Unvorhersehbarkeit, Nachrichten zu berichten, war ich immer in der Lage, mit meinem Diabetes fertig zu werden. Meine Chefs mussten nie meinen Zustand in Betracht ziehen, wenn sie mich mit einer Geschichte betrauten, selbst während solch großer Ereignisse wie dem 11. September. Als Ergebnis wurden meine Bilder für Nachrichtenagenturen auf der ganzen Welt gesehen.

Im Jahr 2003 habe ich mein Interesse an einer internationalen Arbeit verfolgt und bin nach Peking gezogen. Während meiner acht Jahre dort, habe ich Geschichten rund um China für wichtige Nachrichten Organisationen einschließlich Business Week, Bloomberg News und die Financial Times abgedeckt. Ein Höhepunkt meiner Zeit dort war das Fotografieren der Olympischen Spiele 2008 für die New York Times . Während meiner ganzen Zeit in Übersee konnte ich meinen Blutzuckerspiegel im Zaum halten, indem ich meine Ärzte aufsuchte und einige Male im Jahr wieder Nachschub in die USA brachte.

Ein Jahr, in dem alles verfolgt wird

Im Jahr 2011 habe ich beschlossen, nach New York zurückzukehren, meine Karriere als Fotograf zu beenden und mich auf die Entwicklung von Datenbanken zu konzentrieren. Um bei diesem Übergang zu helfen, schrieb ich ein zweijähriges Graduiertenprogramm an der NYU ein, ITP genannt. Eines der Dinge, die ich an ITP interessant fand, war die Fokussierung auf die Humanisierung von Technologie und Lernen, indem Dinge gemacht wurden und keine Tests gemacht wurden.

Als ich die Grundlagen für das Programmieren lernte, begann ich mich auf die Datenvisualisierung zu konzentrieren. Ich suchte nach neuen Wegen, um medizinische Lesungen zu verstehen, indem ich meine eigenen Diabetesdaten importierte. Ein frühes Projekt, das ich erstellt habe, war "Insulin on Board", eine Visualisierung von 100 Tagen CGM und Insulinpumpendaten. Ich wollte meine Essgewohnheiten und deren Auswirkungen auf meinen Blutzuckerspiegel besser sehen. Während keiner meiner Ärzte jemals Druck auf mich ausgeübt hat, um eine kohlenhydratarme Diät einzunehmen, war ich daran interessiert herauszufinden, ob die Tage, an denen ich weniger Kohlenhydrate zu mir nahm, auch die Tage mit der besten Kontrolle waren. Ich wollte auch meine Insulindaten so sehen, dass die Latenz des Medikaments berücksichtigt wurde, und mir zeigen, wann es tatsächlich "auftrat" ​​und nicht, wann ich es genommen hatte. Ich nehme oft eine gestaffelte Serie kleiner Bolusdosen und wollte eine visuelle Darstellung des Aggregateffekts.

Das einjährige Self-Tracking-Experiment, das ich bereits beschrieben habe, wurde zur Grundlage meiner These. Während des gesamten Jahres 2012 behielt ich jeden Blutzuckermesswert von meinem Blutzuckermessgerät und CGM, jede Insulinpumpendosis, eine Beschreibung jeder Mahlzeit, die ich aß, Essensfotos und Standortdaten. Ich trainierte und fuhr den Philadelphia Marathon und verfolgte die Übung mit einem FitBit, Nike FuelBand, einem Herzfrequenzmonitor und der RunKeeper Mobile App. Ich sah eine 40% ige Reduktion meiner Basalraten im Vergleich zu meiner Anfangszeit.Nach dem Marathon am Wochenende vor Thanksgiving hörte ich für ein paar Wochen auf zu laufen, um mich zu erholen. Diese Veränderung, in Kombination mit Stress aus der letzten Woche in der Schule, führte zu einem signifikanten Anstieg meiner Insulinraten im Dezember.

Die Fertigstellung dieses Projekts bedeutete, dass ich zum ersten Mal seit einem Vierteljahrhundert, in dem ich mit Diabetes lebte, ein vollständiges Bild meines Diabetesjahres hatte. Ich entschloss mich, einen Weg zu finden, der mir hilft, die 91, 251 CGM-Messwerte und Tausende anderer Daten sinnvoll zu interpretieren. Was waren meine Trends während des ganzen Jahres? War meine Kontrolle im Winter besser als im Sommer? Wie hat sich der Jahresanfang mit dem Ende verglichen? Was war mein bester Tag, was war mein schlimmster und warum? Wie definiert man den schlimmsten Tag überhaupt, basierend auf dem durchschnittlichen Blutzucker oder der Flüchtigkeit der Messwerte? Wie hat mich das Essen in Restaurants anders beeinflusst als zu Hause? Dies waren einige der Fragen, die ich untersuchen wollte. Ich tat dies mit mehreren Visualisierungen, die beide Seiten eines Plakats füllten.

Seit 2012 fahre ich weiter, aber mit etwas weniger Intensität. Ich analysiere immer noch meine CGM-Messwerte und protokolliere meine Übungen und Mahlzeiten. Ich folge Gruppen wie Quantified Self und denke, dass sie großartige Arbeit leisten. Ich bin auch weiterhin fasziniert von neuen Apps zur Aktivitätsverfolgung wie Moves (bis sie von Facebook übernommen werden und ihre Richtlinien für die gemeinsame Nutzung von Daten rückgängig machen).

Entwickeln von Datenbanken

Als ich meine Graduate School abschloss, erhielt Datates Preise von der NYU und erhielt frühe finanzielle Unterstützung vom Dorm Room Fund. Dies hat uns erlaubt, die Entwicklung zu skalieren. Unsere ersten Produkte sind patientenorientierte Software, die auf den Erfahrungen aus meinen Self-Tracking-Experimenten aufbaut. Unser Ziel ist es, anderen Patienten den gleichen Prozess der Selbstkontrolle zu erleichtern. Ein Großteil unseres Fokus liegt auf Mobilgeräten, sodass die Daten jederzeit und überall nachvollziehbar sind. Wir priorisieren auch die Verschmelzung von Lifestyle-Informationen, wie zum Beispiel Nährwert- und Trainingswerte, mit medizinischen Daten. Dieser Ansatz bietet Patienten den Kontext, den sie benötigen, um Änderungen in ihren Lesungen zu verstehen und darauf zu reagieren.

Unsere erste Softwareversion ist eine mobile App namens Meal Memory (verfügbar bei Google Play, bald in iOS). Wir begannen mit einem Fokus auf Ernährung, nachdem wir mit Dutzenden von Patienten gesprochen hatten. Konsequenterweise wurde das Management von Nahrungsmitteln als das größte Problem genannt, mit dem Patienten konfrontiert waren. Meal Memory wurde entwickelt, um den Prozess der Aufnahme von sowohl was Sie gegessen haben und seine Wirkung auf Ihren Blutzucker so einfach wie möglich zu machen. Das Protokollieren einer Mahlzeit beginnt mit einem Foto. Benutzer können dann eine Kohlenhydratabschätzung und einen Blutzucker vor der Mahlzeit eingeben. Zwei Stunden später senden wir eine Warnmeldung und bitten um eine Blutzuckermessung nach der Mahlzeit. Vergleicht man diese Werte, bekommt der Patient ein Gefühl dafür, wie gut er seine Mahlzeiten und Medikamente ausgleicht.

Mahlzeit Speicher ist auch für diejenigen von uns, die Gewohnheitstiere sind, oft die gleichen Mahlzeiten in unseren Lieblingsrestaurants oder zu Hause. Wenn ein Patient wieder eine Mahlzeit zu sich nimmt, sind alle Informationen der Vergangenheit umsetzbar und können verwendet werden, um dieses Essen diesmal besser zu verwalten.

Neben den Details jeder Mahlzeit wollten wir auch eine Möglichkeit für Patienten, ihre allgemeinen Essgewohnheiten zu betrachten. Unser Essensprotokoll erscheint als Fotostream. Die Blutzuckerwerte vor und nach der Mahlzeit sind farbcodiert und auf den Fotos übereinander angeordnet, so dass der Benutzer schnell scrollen und sehen kann, wie oft er sich nach dem Essen in Reichweite befindet.

Die Zukunft ist offen

Databetes hat mit dem Fokus auf Selbstmanagement-Software für aktiv engagierte Patienten begonnen. Wir sprechen auch mit Gesundheitsdienstleistern über die Entwicklung klinischer Werkzeuge, um Ärzten dabei zu helfen, Diabetes-Daten effizienter zu verwalten und in Behandlungsschemata zu integrieren. Es gibt ein enormes Potenzial in dieser Technologie, um Verhaltensänderungen zu fördern und zu erleichtern.

Eine Auswirkung auf unsere Entwicklung ist das Problem des offenen Zugriffs auf Gerätedaten. Die Diabetes-Patientengemeinschaft ist darauf fokussiert, und das zu Recht. Die #WeAreNotWaiting-Bewegung und Tidepool haben hervorragend kommuniziert, wie wichtig dieses Problem ist, und darauf drängen, dass Gerätehersteller ihren Ansatz ändern. Die CGM in der Cloud-Gruppe hat gezeigt, dass die Nachfrage nach neuen Diensten bei den Nutzern sehr groß ist. Abgesehen von dem offensichtlichen Potenzial zur Verbesserung der gesundheitlichen Ergebnisse scheint es für die Unternehmen auch einfach geschäftstüchtig zu sein, auf die Bedürfnisse der Nutzer einzugehen. Eine steigende Flut könnte alle Boote anheben und allen helfen, von Patienten über Ärzte bis hin zu Geräteherstellern.

Offene Daten ermöglichen es Datatestes, Produkte zu entwickeln, die für Patienten noch einfacher zu verwenden sind, bessere Analysetools zu ermöglichen, verbesserte Rückkopplungsschleifen zu ermöglichen und schließlich Daten in umsetzbare Erkenntnisse zu übersetzen. Wir sind ermutigt durch die Signale, die wir von vielen Industrieakteuren sehen. Der Eintritt großer Technologiefirmen wie Apple, Google und Samsung in das Gesundheitswesen wird ebenfalls einen großen Einfluss haben und uns Hoffnung geben, dass es am Ende des Tunnels Licht in dieser Angelegenheit gibt.

In den Jahren seit dem Start von Datatètes habe ich gelernt, Diabetes aus vielen verschiedenen Blickwinkeln zu sehen, nicht nur als Patient. Trotz aller Herausforderungen bei der Arbeit in diesem komplizierten Sektor bin ich weiterhin ermutigt, dass eine bessere Nutzung der vorhandenen Technologie dazu beitragen kann, die Belastung durch Diabetes zu lindern und unser Leben zu verbessern, bis diese Heilung eintritt.

Doug, du bist unser Held! Wir freuen uns darauf, Ihre Datenetats Vision Wirklichkeit werden zu sehen, und sind genauso aufgeregt, Teil des #WeAreNotWaiting-Anstiegs zu sein, wie Sie sind!

Disclaimer

: Inhalt, der vom Team der Diabetes Mine erstellt wurde. Für mehr Details klicken Sie hier. Haftungsausschluss

Dieser Inhalt wurde für Diabetes Mine erstellt, ein Verbrauchergesundheitsblog, der sich auf die Diabetes-Community konzentriert. Der Inhalt wird nicht medizinisch überprüft und entspricht nicht den redaktionellen Richtlinien von Healthline. Für weitere Informationen über die Partnerschaft von Healthline mit der Diabetes Mine, klicken Sie bitte hier.