ဒီဂျစ်တယ်ကျန်းမာရေးစနစ်များနှင့် စမတ် BMI စကေးများ၏ ပေါင်းစည်းမှု

စမတ် BMI စကေး နည်းပညာသည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အဆင့်ရှိ ခန္ဓာကိုယ်ဖွဲ့စည်းမှု အမြင်များကို ဘယ်လို လုပ်ပေးနိုင်သနည်း။

နှစ်မျိုးသုံး အာရုံခံခြင်း: တိကျသော BMI၊ ကြွက်သားအလေးချိန်နှင့် အူမအဆီ ခန့်မှန်းမှုအတွက် BIA + AI

ယနေ့ခေတ်ဆန်း BMI စကေးများသည် အလေးချိန်ကို တိုင်းတာခြင်းအပေါ်မှ ပိုမိုတိုးတက်လာပြီး Bioelectrical Impedance Analysis (BIA) နည်းပညာကို ဉာဏ်ရည်တု AI နည်းပညာနှင့် ပေါင်းစုံကာ အသုံးပြု၍ ကိုယ်ခန္ဓာ၏ ဖွဲ့စည်းပုံအကြောင်း အမှန်ကဲ့သို့ နားလည်သဘောပေါက်မှုကို ပေးစွမ်းပါသည်။ BIA သည် ကိုယ်ခန္ဓာအတွင်းသို့ လျှပ်စီးကြောင်းအသေးငယ်များ ပို့သည့်အလုပ်ကို ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ကြွက်သားပမာဏ၊ အဆီပမာဏနှင့် ရေဓာတ်ပါ ဝင်မှုကဲ့သို့ အရာများကို ဆုံးဖြတ်ပေးပါသည်။ ဉာဏ်ရည်တု အယ်လ်ဂိုရီသမ်များသည် အသက်၊ လိင်၊ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ လှုပ်ရှားမှု ပုံသေနှင့် အချိန်ကာလအတွင်း ပြောင်းလဲမှုများကဲ့သို့ အချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဒီအချက်အလက်အားလုံးကို ယူပြီး ပိုမိုတိကျအောင် ညှိပေးပါသည်။ ဤသို့ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ရေဓာတ် ယာယီသိုလှောင်မှုပြဿနာများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော အမှားများကို ၄၀% ခန့် လျှော့ချပေးပါသည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စံနှုန်းများနှင့် စာနှိုင်းကြည့်ပါက ဤကိရိယာများသည် ကြွက်သားအလေးချိန်ကို ၃.၅% တိကျမှုအတွင်း တိုင်းတာပြီး အတွင်းပိုင်း အဆီပမာဏကို ၀.၈ မှတ်သာ ကွာခြားမှုအတွင်း ခန့်မှန်းပါသည်။ ဤကဲ့သို့ တိကျမှုသည် မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် ထင်ရှားနေသော ဂဏန်းများကိုသာ မဟုတ်ဘဲ ပြဿနာများ ပိုမိုဆိုးရွားလာမတိုင်မီ ကျန်းမာရေးပြဿနာများကို တွေ့ရှိရာတွင် အမှန်ကဲ့သို့ အထောက်ပြုပါသည်။

ရွှေနမူနာများနှင့်အတည်ပြုခြင်း - DEXA နှင့် MRI ဆက်စပ်မှုမီးမှုတ်များ

Dual-Energy X-ray Absorptiometry (DEXA) စကင်များနှင့် MRI ပုံရိပ်ဖမ်းယူခြင်းကဲ့သို့ တည်ထောင်ထားသော နည်းလမ်းများနှင့် စမ်းသပ်ခြင်းသည် အဆင့်မြင့် အိပ်ယာပေါ်တွင်အသုံးပြုသော BMI မျဉ်းကြောင်း ကလီနစ်ဆိုင်ရာ အသုံးပြုမှုများတွင် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရလဒ်များကို ပေးစွမ်းနိုင်ပါသည်။ သုတေသနစာတမ်းများအရ ကိုယ်ခန္တာတစ်ခုလုံးရှိ အဆီဓာတ်ကို တိုင်းတာရာတွင် 0.92 ခန့်နှင့် ဗိုက်ပိုင်းရှိ အဆီဓာတ်ကို တိုင်းတာရာတွင် 0.89 ခန့် အထိ သိသာထင်ရှားသော ဆက်စပ်မှုများကို တွေ့ရှိခဲ့ရပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် အဘယ်ကြောင့် ထိရောက်စွာ အလုပ်ဖြစ်နေခြင်းဖြစ်သနည်း။ ၎င်းတို့သည် နေ့စဉ်ဘဝတွင် ကျွန်ုပ်တို့ မကြာခဏ လျစ်လျူရှုလေ့ရှိသော အချက်များကို ချိန်ညှိပေးသည့် ဉာဏ်ရည်ဉာဏ်သွေးပါသော အယ်ဂိုရိသမ်များနှင့် များပြားသော မှုန်းအား ဇီဝလျှပ်စစ် ခုခံမှု ဆန်ခါတင် (BIA) စင်ဆာများကို ပေါင်းစပ်ထားပါသည်။ လူတစ်ဦးဦးသည် မျက်ခြေများကို ဘယ်နေရာတွင် ထားသည်၊ ခြေထောက်များကို ဘယ်နေရာတွင် ထားသည်၊ တစ်နေ့တာအတွင်း အခန်းအပူချိန် ပြောင်းလဲမှုများကိုပါ စဉ်းစားပါ။ ဤကဲ့သို့ ချိန်ညှိမှုများသည် လက်တွေ့ဘဝအခြေအနေများတွင် အလွန်အရေးပါပါသည်။ ဆရာဝန်များသည် ကိုယ်အလေးချိန်နှင့် ဆိုင်သော ကျန်းမာရေးပြဿနာများရှိသည့် လူနာများကို စောင့်ကြည့်ရာတွင် သို့မဟုတ် ဘဝနေထိုင်မှုပုံစံ ပြောင်းလဲမှုများကို လိုက်နာပြီး ကုသမှုများသည် တကယ်တမ်း ကွာခြားမှုရှိမရှိ စောင့်ကြည့်ရာတွင် ဤစားသုံးသူကိရိယာများမှ ဖတ်ရှုမှုများကို ပုံမှန်စစ်ဆေးမှုများတွင် အသုံးပြုရန် ယခုအခါ ယုံကြည်စိတ်ချမှုရှိလာကြပါသည်။

ဒစ်ဂျစ်တယ်ကျန်းမာရေး စနစ်များထဲသို့ အမြင့်နှင့် ကိုယ်အလေးချိန် BMI စကေး၏ အချက်အလက်များ အဆင်ပြေစွာ ပေါင်းစပ်ခြင်း

EHR နှင့်ကျန်းမာရေးအက်ပ်အပြန်အလှယ်: FHIR-သဟဇာတ API များမှတစ်ဆင့် Apple Health၊ Google Fit နှင့် Epic MyChart ချိန်း

အရပ်၊ ကိုယ်အလေးချိန်နှင့် BMI ကိုတိုင်းတာသည့်စမတ်စီးကို FHIR သဟဇာတ API များကဲ့သို့သောစနစ်ကိုအသုံးပြု၍ဒစ်ဂျစ်တယ်ကျန်းမာရေးစနစ်များထဲသို့ဘေးကင်းစွဲစွဲစွဲရွှေ့ပြောင်းနိုင်ပါသည်။ ဤစံချိန်းများသည် Epic MyChart အီလက်ထရောနစ်ကျန်းမာရေးမှတ်တမ်းများ၊ Apple Health နှင့် Google Fit အစ်ပ်အပါဝင်လူကြိုက်များသောအက်ပ်များနှင့်အချက်အလက်ကိုချက်ချင်းစင်းနိုင်စေပါသည်။ လူတို့သည်၎င်းတို့၏ဂဏန်းများကိုကိုယ်တိုင်ရိုက်ထည့်ရန်မလိုအပ်တော့သောအခါအချိန်ကာလအတွင်းအချက်အလက်များသည်တိကျမှန်ကန်စွဲစွဲရှိနေပါမည်။ BMI ဖတ်မှတ်ချက်များ၊ ကြွက်သားဖွဲ့စည်းပုံနှင့်သွေးတိုးမြင့်ခြင်း၊ ဆီးချိုရောဂါပြဿနာများနှင့်နှလုံးပြဿနာများကဲ့သို့သောအခြေအနေများအတွက်ဆရာဝန်များကြည့်ရှုနေသောအတွင်းဗိုက်အဆီအဆင့်များကိုပြောင်းလဲမှုကိုလည်းကျွန်ုပ်တို့စောင့်ကြည့်နိုင်ပါသည်။ ဆရာဝန်များသည်စာရွက်ပုံစံများကိုစောင့်နေရန်မလိုအပ်ဘဲလူနာများအစီရင်ခံနေသည့်အရာကိုချက်ချင်းမြင်တွေ့နိုင်ပါသည်။ သို့မဟုတ်အခြေခံတိုင်းတာမှုများကိုရယူရန်အတွက်အလယ်အလတ်ဆော့ဖ်ဝဲလ်အလွှာများကိုဖြတ်သန်းရန်မလိုအပ်ပါ။

HIPAA-သဟဇာတခွင့်ပြုခွင့်: OAuth 2.0 လုပ်ငန်းစဉ်များသည် PHI ကိုအသုံးဝင်မှုကိုမဖျက်ဆီးဘဲကာကွယ်ပေးသည်

ဒေတာမျှဝေခြင်းနှင့်ပတ်သက်လာပါက HIPAA ၏ လုံခြုံရေးစည်းမျဉ်းကို OAuth 2.0 တွင်အသုံးပြုသည့် token-based authentication ဖြင့် လိုက်နာဆောင်ရွက်ပါသည်။ ဤစနစ်သည် လူတစ်ဦး၏ စစ်မှန်သော ထောက်ပံ့မှုကို စစ်ဆေးပြီး ကျန်းမာရေးအချက်အလက်များကို ကြည့်ရှုခွင့်ပေးရန် သဘောတူညီချက်ကို ရယူပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် ဤသို့အလုပ်လုပ်ပါသည်- လူနာများသည် အက်ပ်တစ်ခုချင်းစီ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်မည့် အချက်အလက်များကို ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် BMI တိုင်းတာမှုများကို ကြည့်ရှုခွင့်ပေးပြီး visceral fat တိုင်းတာမှုများကဲ့သို့သော အချက်အလက်များကို ဝင်ရောက်ခွင့်ပိတ်ပင်နိုင်ပါသည်။ ထိုသို့ဖြင့် သူတို့၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ စည်းကမ်းချက်များသည် စည်းမျဉ်းများတောင်းဆိုသည့်အတိုင်း ကိုက်ညီစေပါသည်။ static login details များကို ဤနေရာတွင် အသုံးမပြုပါ။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် ၎င်းတို့သည် အလွန်ကြာမြင့်စွာ တည်ရှိနေတတ်သောကြောင့်ဖြစ်ပါသည်။ အစားထိုး၍ OAuth သည် အချိန်ကြာလျှင် ပျောက်ကွယ်သွားသည့် ယာယီ token များကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ ထိုသို့ဖြစ်ပါက ထို token များကို ဖမ်းယူမိပါက အန္တရာယ်နည်းပါးစေပါသည်။ လက်တွေ့အရေးကြီးမှုအရ ဤနည်းလမ်းသည် ပါဝင်သူအားလုံးအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူစေပါသည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်က ထုတ်ပြန်ခဲ့သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံဆိုင်ရာ စာရင်းဇယားများကို ကြည့်ပါက ဆရာဝန်များနှင့် လူနာများသည် ယခင်က အသုံးပြုခဲ့သော အတည်ပြုမှုနည်းလမ်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဤစနစ်များကို စတင်တပ်ဆင်ရာတွင် အချိန် ၆၂% လျော့နည်းစွာသာ သုံးစွဲရပါသည်။ ထို့ကြောင့် လုံခြုံရေးပိုကောင်းခြင်းနှင့် လည်ပတ်မှုများ ပိုမိုချောမွေ့စေခြင်းတို့ကို တစ်ပြိုင်နက် ရရှိနေပါသည်။

ဒေတာစီးဆင်းမှုကိုအကောင်းဆုံးပြုလုပ်ခြင်း - ဘလူးတုသ်/ဝိုင်ဖိုင်ချိတ်ဆက်မှု၊ အစွန်းအဆုံးတွင် ပရိုဆက်ဆင်းမှုနှင့် မီးတိမ်ကလောင်းစုဆောင်းမှု

ဒီဇိုင်းအရ အသုံးပြုသူထိန်းသိမ်းမှု - စတင်ချိတ်ဆက်မှုအတွက် အခက်အခဲလျှော့ချခြင်း - ၉၀စက္ကန့်အောက်တွင် ချိတ်ဆက်မှုကြာချိန်သည် စတင်ချိတ်ဆက်မှုစွန့်ပစ်မှုကို ၃၄ရာခိုင်နှုန်းလျှော့ချသည့်အကြောင်း

လူတွေကို ကိရိယာများကို အမှန်တကယ် အသုံးပြုစေဖို့ဆိုတာက စတင်အသုံးပြုရလွယ်ကူမှုအပေါ် အတော်လေး မူတည်နေပြီး ဒီအချက်ကို သုတေသနအထောက်အထားများကလည်း ထောက်ခံပေးထားပါတယ်။ Clinical UX မှ 2023 ခုနှစ်က လုပ်ဆောင်ခဲ့သော သုတေသနတစ်ခုအရ Bluetooth ချိတ်ဆက်မှုသည် စက္ကန့် 90 ထက် ပိုကြာပါက လူတို့၏ သုံးပုံတစ်ပုံခန့်က လုံးဝစိတ်ဓာတ်ပျက်ကာ စွန့်လွှတ်လိုက်ကြပါသည်။ အမြင့်၊ ကိုယ်အလေးချိန်နှင့် BMI တို့ကို တိုင်းတာသည့် စမတ်ကိုယ်အလေးချိန်ခွက်များသည် ချိတ်ဆက်မှုပရိုတိုကော်များကို ညှိနှိုင်းခြင်းဖြင့် ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းနိုင်ခဲ့ကြပါသည်။ ဤကိရိယာများသည် NIST လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော အဆင့်မြင့်လုံခြုံရေးစံနှုန်းများကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားသော်လည်း လုပ်ငန်းစဉ်များကို နှေးကွေးစေသည့် အတည်ပြုမှုအဆင့်များကို ဖယ်ရှားထားပါသည်။ ဤကိုယ်အလေးချိန်ခွက်များက အသုံးပြုသည့် ဉာဏ်ကောင်းသောနည်းလမ်းများတွင် ကိရိယာကို လုံးဝမဖွင့်သေးခင်ကတည်းက အချက်ပြများ ပေးပို့ခြင်း၊ အကောင့်ဝင်ခြင်းအချက်အလက်များကို လဲလှယ်ရန် အထူးပိုက်လိုင်းတစ်ခုကို သတ်မှတ်ထားခြင်းနှင့် ရေဒီယိုအား ဟန့်တားနေသော ဝိရောဓိများရှိသည့်အခါ Bluetooth Low Energy ế mode သို့ အလိုအလျောက် ပြောင်းလဲခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အိမ်တွင်းရှိ ဝိုင်ယာလက်စ်ပတ်ဝန်းကျင် မည်သည့်အမျိုးအစားဖြစ်စေ ကိုယ်အလေးချိန်ခွက်ကို စက္ကန့် 90 အတွင်း ချိတ်ဆက်နိုင်စေရန် ဤပြင်ဆင်မှုအားလုံးက ကူညီပေးပါသည်။

ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်ကာကွယ်မှုစနစ် - ကိရိယာပေါ်တွင် BIA တွက်ချက်မှုကို ဆောင်ရွက်ခြင်းဖြင့် မပြင်ဆင်ရသေးသည့် PHI အချက်အလက်များ လွှဲပြောင်းမှုကို အနည်းဆုံးဖြစ်စေသည်

ဤအလေးချိန်ခွက်များသည် မိုက်ခရိုပရိုဆက်ဆာများကို အသုံးပြု၍ ကိရိယာအတွင်းတွင် ဇီဝလျှပ်ကူးမှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (bioelectrical impedance analysis) ကို ဆောင်ရွက်ပြီး မည်သည့်အချက်အလက်ကိုမဆို ကိရိယာမှ ထွက်ခွာမည်မဟုတ်မီ မူလလျှပ်စစ်အချက်အလက်များကို အတည်ပြုပြီး ခန္တာကိုယ်ဖွဲ့စည်းမှုဆိုင်ရာ မီတာများအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည်။ မူလဇီဝအညွှန်းကိန်းများမဟုတ်ဘဲ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုထားသော ရလဒ်များကိုသာ TLS 1.3 ချိတ်ဆက်မှုများမှတစ်ဆင့် အချက်အလက်လုံခြုံစေရန် လွှဲပြောင်းပေးသည်။ ဤအစွန်းကွန်ပျူတာစနစ်သည် အဓိက အကျိုးကျေးဇူးသုံးခုကို ပေးဆောင်ပါသည်-

အရေးကြီးသည်မှာ ဤဒီဇိုင်းသည် DEXA နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ၉၈.၂% ရှိသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ တိကျမှုကို ထိန်းသိမ်းထားပါသည်။ ထို့ကြောင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်ကို ကာကွယ်သည့် တွက်ချက်မှုသည် ရောဂါရှာဖွေမှုအတွက် အသုံးဝင်မှုကို မထိခိုက်စေကြောင်း သက်သေပြနိုင်ပါသည်