Quer emagrecer? Pare de fazer dieta! #EntrevistaDoMês
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Claro que estamos TODOS SOBRE o dispositivo de diabetes esforços de pirateagem e compartilhamento de dados em toda a D-Community nos dias de hoje - o impulso coletivo para plataformas abertas para permitir um acesso e uso mais significativo de nossos dispositivos e dados conhecido como o movimento #WeAreNotWaiting.
Um indivíduo que trabalha duro nesta frente é o tipo 1 Doug Kanter em Brooklyn, NY, que
Hoje, nós damos as boas-vindas a Doug aqui mesmo no 'Mine, pois ele compartilha mais sobre sua própria história de diabetes e o que levou aos seus esforços Databetes que capturaram a atenção da nossa comunidade.
Um post de convidado de Doug Kanter
"Seu tipo de diabetes será curado nos próximos cinco anos, 10 anos de tops."
Eu ainda me lembro do meu primeiro endocrinologista dizendo isso para mim em 1994, oito anos após o meu diagnóstico com diabetes tipo 1
Nos 20 anos seguintes, as promessas de uma próxima cura permaneceram no horizonte. Embora o ritmo da mudança permaneça frustrantemente lento, também acho importante lembrar-me de quanto eu beneficiei dos avanços na tecnologia do diabetes. Agradeço que o mesmo endocrinologista que mencionei acima também tenha sido um adotador inicial de bombas de insulina e me colocou há 27 anos. E nos últimos anos, meu Dexcom CGM também se tornou uma parte essencial do meu tratamento.
No entanto, não preciso lembrar os leitores aqui que os desafios com esta tecnologia permanecem. Minha principal motivação para criar Databetes e trabalhar para projetar software para pacientes foi frustração com o lote atual de software de fabricantes de dispositivos. A falta de acesso a todos os meus dados, a falta de interoperabilidade entre dispositivos e a falta de software para a plataforma Apple contribuíram. Eu também queria ajudar a trazer o mesmo nível de design inteligente e funcionalidade que usamos na Internet do consumidor e aplicá-lo ao setor de diabetes.
Enquanto eu estava pensando sobre esse assunto por um longo período de tempo, comecei o desenvolvimento do Databetes em sério no dia 1 de janeiro de 2012. Naquele dia eu comecei um experimento de um ano para testar a idéia central atrás do Databetes, que agregando toda a minha diabetes Os dados relacionados em um só lugar me permitiriam melhorar minha própria saúde.
Naquele ano acabou por ser o mais saudável da minha vida, com minhas leituras A1c melhorando quase um ponto completo.
Meu amor por dados e design estava fazendo a diferença na minha vida com diabetes, mas nem sempre era minha obsessão.
In Pursuit of Flexibility
Eu sempre tentei aproveitar os benefícios da tecnologia do diabetes. Para mim, a melhor coisa sobre ir a uma bomba de insulina era a flexibilidade. Eu nunca gostei do cronograma regimentado que veio com tiros de insulina de ação curta e de ação prolongada, exigindo que eu dose e comesse em momentos específicos ao longo do dia. Com uma bomba como parte do meu tratamento, consegui seguir meu interesse em fotografia e começar uma carreira como fotojornalista na cidade de Nova York. Apesar da imprevisibilidade de cobrir notícias, sempre consegui controlar meu diabetes. Meus chefes nunca tiveram que considerar minha condição ao me atribuir uma história, mesmo durante eventos importantes como o 11 de setembro. Como resultado, minhas fotos para serviços de notícias foram vistas em todo o mundo.
Em 2003, busquei meu interesse em trabalhar internacionalmente e me mudei para Pequim. Durante os meus oito anos, contei histórias em torno de China para as principais organizações de notícias, incluindo Business Week, Bloomberg News e Financial Times . Um destaque do meu tempo, foi fotografar os Jogos Olímpicos de 2008 para o New York Times . Todo o meu tempo no exterior, consegui manter os meus açúcares no sangue ao ver meus médicos e reabastecer suprimentos em viagens de volta ao U. S. algumas vezes por ano.
Um ano de rastreamento de tudo
Em 2011, eu decidi voltar para Nova York, acabar com minha carreira de fotógrafo e focar no desenvolvimento da Databetes. Para ajudar com essa transição, inscrevi-me em um programa de pós-graduação de dois anos na NYU chamado ITP. Uma das coisas que eu achei interessantes sobre a ITP foi o foco na humanização de tecnologia e aprendizado, fazendo coisas, não fazendo testes.
Ao aprender os conceitos básicos de código, comecei a me concentrar na visualização de dados. Eu explorei novas maneiras de entender as leituras médicas importando meus próprios dados de diabetes. Um projeto inicial que criei foi "Insulin on Board", uma visualização de 100 dias de CGM e dados da bomba de insulina. Eu queria uma maneira melhor de olhar meus hábitos alimentares e seu efeito nos meus níveis de açúcar no sangue. Embora nenhum dos meus médicos tenha me pressionado em adotar uma dieta com baixo teor de carboidratos, eu estava interessado em saber se os dias em que comi menos carboidratos também foram os dias com o melhor controle. Eu também queria ver meus dados de insulina de uma maneira que fatoria na latência da droga, mostrando-me quando na verdade estava "chutando" em vez de quando eu peguei. Muitas vezes, tomo uma série escalonada de pequenas doses de bolus e queria uma representação visual do efeito agregado.
O experimento de auto-rastreamento de um ano que descrevi anteriormente tornou-se a base para minha tese. Durante todo o ano de 2012, acompanhei todas as leituras de açúcar no sangue do meu monitor de glicose e CGM, cada dose de bomba de insulina, uma descrição de cada refeição que comi, fotos de refeição e dados de localização. Eu também treinei e executei a Maratona de Filadélfia, rastreando o exercício com um FitBit, Nike FuelBand, um monitor de freqüência cardíaca e o aplicativo para celular RunKeeper. Eu vi uma redução de 40% em minhas taxas basais de insulina quando eu estava no pico de treinamento em comparação com quando eu comecei.Depois de completar a maratona no fim de semana antes do Dia de Ação de Graças, parei de correr por algumas semanas para me recuperar. Essa mudança, em combinação com o estresse da semana final na escola, resultou em aumentos significativos nas taxas de insulina em dezembro.
Concluir este projeto significou que, pela primeira vez em um quarto de século de vida com diabetes, tive uma foto completa do meu ano em diabetes. Eu decidi projetar uma maneira de me ajudar a entender as 91, 251 CGM leituras e milhares de outros dados p
Desde 2012, continuo a auto-pista, mas com um pouco menos de intensidade. Eu ainda analiso minhas leituras CGM, além de registrar meu exercício e refeições. Eu sigo grupos como o Eu Quantificado e penso que eles estão fazendo um ótimo trabalho. Eu também permaneço intrigado por novos aplicativos de rastreamento de atividades, como Moves (até serem adquiridos pelo Facebook e reverter sua política no compartilhamento de dados).
Developing Databetes
Ao concluir a pós-graduação, a Databetes ganhou prêmios da NYU e recebeu financiamento antecipado do Dorm Room Fund. Isso nos permitiu dimensionar o desenvolvimento. Nossos primeiros produtos são todos softwares voltados para o paciente que desenvolvem as lições aprendidas com meus experimentos de auto-rastreamento. Pretendemos tornar o mesmo processo de autogestão mais fácil para outros pacientes. Grande parte do nosso foco é no celular, tornando os dados acionáveis quando e onde os pacientes precisam dele. Nós também priorizamos a fusão de informações de estilo de vida, como leituras de nutrição e exercício, com dados médicos. Esta abordagem fornece aos pacientes o contexto que eles precisam entender e responder às mudanças em suas leituras.
Nossa primeira versão de software é um aplicativo móvel chamado Meal Memory (disponível no Google Play, em breve para o iOS). Começamos com foco na nutrição depois de conversar com dezenas e dezenas de pacientes. Consistentemente, o gerenciamento de alimentos foi listado como o maior problema que os pacientes enfrentaram. A Meal Memory é projetada para tornar o processo de gravação tanto do que você comeu e seu efeito sobre o açúcar no sangue tão fácil quanto possível. Registrar uma refeição começa com uma foto. Os usuários podem então inserir uma estimativa de carboidratos e um açúcar no sangue pré-refeição. Duas horas depois, enviamos um alerta pedindo uma leitura pós-refeição de açúcar no sangue. Comparando essas leituras dá ao paciente uma sensação de quão bem eles estão equilibrando suas refeições e medicação.
Meal Memory também é projetado para aqueles de nós que são criaturas de hábito, muitas vezes comendo as mesmas refeições em nossos restaurantes favoritos ou em casa. Quando um paciente come uma refeição novamente, todas as suas informações passadas são acionáveis e podem ser usadas para gerenciar melhor esse alimento desta vez.
Além dos detalhes de cada refeição, também queríamos uma maneira para que os pacientes observassem seus hábitos alimentares gerais. Nosso registro de refeição aparece como um resíduo fotográfico. As leituras de açúcar no sangue pré e pós-refeição são codificadas por cores e colocadas em camadas sobre as fotos, permitindo que um usuário percorra rapidamente e veja com que frequência eles estão dentro do intervalo depois de comer.
O futuro está aberto
O Databetes começou com foco no software de autogestão para pacientes ativamente envolvidos. Também estamos falando com os prestadores de cuidados de saúde sobre o desenvolvimento de ferramentas orientadas para o clínico para ajudar os médicos a gerenciar dados de diabetes de forma mais eficiente e integrá-lo em regimes de tratamento. Existe um potencial fantástico nesta tecnologia para incentivar e facilitar a mudança de comportamento.
Afetar nosso desenvolvimento é a questão do acesso aberto aos dados do dispositivo. A comunidade de pacientes com diabetes está focada nisso e com razão. O movimento #WeAreNotWaiting e o Tidepool fizeram um ótimo trabalho de comunicar o quão importante é esse problema e pressionar os fabricantes de dispositivos a mudar sua abordagem. O grupo CGM no Cloud mostrou que há uma demanda considerável do mercado entre os usuários para novos serviços. Para além do potencial óbvio para melhorar os resultados de saúde, também parece um simples sentido comercial simples para essas empresas atender as demandas dos usuários. Uma maré crescente poderia levantar todos os barcos aqui, ajudando todos, de pacientes a médicos, a fabricantes de dispositivos melhorem.
Os dados abertos permitirão aos Databetes conceber produtos que sejam ainda mais fáceis de usar para os pacientes, permitir melhores ferramentas de análise, melhorar o aprimoramento dos laços de feedback e, em última instância, traduzir os dados em idéias acionáveis. Nós somos encorajados pelos sinais que estamos vendo de muitos jogadores da indústria. A entrada de grandes empresas de tecnologia como a Apple, o Google e a Samsung nos cuidados de saúde também terá uma grande influência, dando-nos a esperança de que haja luz no final do túnel nesta questão.
Nos anos que começaram no Databetes, aprendi a ver diabetes de diferentes pontos de vista além de ser paciente. Apesar de todos os desafios de trabalhar neste setor complicado, continuo encorajando que um melhor uso da tecnologia existente possa ajudar a aliviar a carga do diabetes e melhorar nossas vidas até que a cura chegue.
Doug, você é nosso herói! Estamos ansiosos para ver a sua visão Databetes materializar, e estão tão entusiasmados em fazer parte do aumento de #WeAreNotWaiting como você é!
Disclaimer : Conteúdo criado pela equipe da Diabetes Mine. Para mais detalhes clique aqui.Disclaimer
Este conteúdo é criado para Diabetes Mine, um blog de saúde do consumidor focado na comunidade de diabetes. O conteúdo não é revisado por médicos e não adere às diretrizes editoriais da Healthline. Para mais informações sobre a parceria da Healthline com Diabetes Mine, clique aqui.
