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タイプ2糖尿病ケアのセンサーデータのパワーのロックを解除 – ヘルスケアブログ

Gabrielle Goldblattによる 非常に関連性の高い高解像度のデータストリームは、業界全体でハイステークスの意思決定に不可欠です。フルマーケットの可視性なしに投資銀行家が取引を行うとは思わないだろうか、食料品店は販売されているものについてのデータなしで棚を在庫することを期待していないでしょう。 センサーベースの測定値、ウェアラブルおよびスマートテクノロジーから収集されたデータは、多くの場合、診療所の外で継続的に、より正確で費用対効果の高い治療戦略を促進することができます。しかし、多くの場合、それらは最大限の可能性に慣れていません - 保険でカバーされていないか、疾患管理への不可欠な入力ではなくアドオンとして扱われているためです。その結果、私たちは治療の真の価値を十分に明確にしていないため、どちらが高品質であり、米国でのヘルスケアの既にスカイハイコストを削減することを識別することを困難にしています たとえば、2型糖尿病（T2D）を取ります 3,600万人以上のアメリカ人に影響を与えます。糖尿病の多くの人々は、心血管疾患、肥満、腎臓合併症などの併存疾患にも直面しており、治療の複雑さとコストを増加させます。 T2Dを管理および治療するために利用可能な治療の範囲は、メトホルミンやインスリンなどの確立された治療から、仮想ケアプログラムやGLP-1受容体アゴニストなどの新しいオプションまで、近年大幅に増加しており、併存疾患にまで及ぶ利点を提供します。 この拡大した治療環境は、ケアの標準を改善することを約束しますが、ますます混雑している市場で治療の選択肢が際立っていることも困難になります。これは、治療のギャップ、併存疾患の悪化、およびヘルスケアシステムに対する4,000億ドルを超える年間負担につながります。 切断：データは存在しますが、統合と使用率は遅れます a以上 10億人 センサーベースのDHTを使用して、グルコースレベル、毎日の活動、睡眠パターン、および他の無数の健康面での健康データを生成します 強く相関しています T2Dおよび一般的な併存疾患を備えています。しかし、このデータから派生した貴重な洞察は、開発および市場後の設定で十分に活用されており、より良い患者の転帰へのアクセスのコストで製品の差別化を通知しています。 この限られた使用を超えて、電子健康記録（EHRS）との一貫した統合の欠如は、デジタルヘルステクノロジー（DHT）がより広範なヘルスケアエコシステムから切り離されたままであることを意味します。 Sensor Dataの最大の可能性は、PGHDを臨床研究、ケア計画、価値ベースのケアの取り決め、および予算への影響モデルに統合するためのフレームワークなしで未開発です。 Angie Kalousek-verahimiカリフォルニア州ブルーシールドのライフスタイルメディシンのシニアディレクターは、T2Dケアの最適化におけるセンサーデータの重要性を強調しています。本当に利益を得るために、DHTは患者の関与を改善し、測定可能なコスト削減を実証することにより、価値を確立する有意義な機会を持っています。」 このデータ切断の結果の最も印象的な例の1つは、GLP-1受容体アゴニストの増加です。これらの薬は人気があり、燃料を供給されています 有名なマーケティングキャンペーン。しかし、どの患者が本当に利益をもたらすかをどのように判断しますか？ CGMデータやその他のPGHDソースがありません。患者にとって重要で避ける結果を測定する結果 意図しない結果、費用のかかる医療製品は、個々の結果を改善するという証拠なしに規定されている可能性があり、全体的な医療コストの増加と、最も利益を得る人のための薬物の希少性につながる可能性があります。 GLP-1の急速な採用と増加コストを考えると、支払者、およびプロバイダーは、実世界のデータを使用して治療の有効性を判断し、患者に戻らない不必要な支出を防ぐ必要があります。 前方のパス：データを介した値を証明します 新しい治療法を開発する製薬会社とイノベーターは、現在、複合製品を含むますます混雑している市場で、有効性を証明し、厳しい競争を超えて価値を実証するという課題に直面しています。関税の提案が供給や薬物のコストを増やすことができるというますます挑戦的な連邦政府の展望では、コストを抑え、アクセスを促進することができます。 センサー生成データにより、利害関係者は、治療がどのように結果を改善し、コストを削減するかを正確に示すことができます。エビデンス生成プロセスは、従来の臨床試験よりも費用効率が高い場合があります。 デジタルヘルスツールは、証拠のコストを削減します より実用的な洞察を提供しながら。リアルタイムセンサーデータは、製造業者と支払者が治療への影響を評価し、薬物価格設定を最適化し、費用対効果の高いケアを確保するのに役立ちます。ターゲットを絞ったデータ主導の介入へのこのシフトは、医療コストを削減し、結果を改善します。 センサーベースのデータ統合の前進 統一された努力は、DHTSとPGHDの可能性を解き放ち、ケアを改善し、コストを削減するために不可欠です。薬物、医療機器、デジタルヘルス、支払者、医療システム、規制当局などの業界のリーダーは、協力して有形のツールと実用的な推奨事項に協力しています。 T2Dでのデータ駆動型の意思決定の軌跡を変更する機会がありますが、高速アクションと学際的なコラボレーションがヘルスケアシステムを改善する鍵となります。 Gabrielle Goldblattは、 デジタル医学協会 #タイプ2糖尿病ケアのセンサーデータのパワーのロックを解除…