فشار خون، دمای بدن، سطح هموگلوبین A1c و سایر نشانگرهای زیستی برای چندین دهه برای نظارت بر این بیماری مورد استفاده قرار گرفته‌اند. اگرچه این اطلاعات برای مدیریت شرایط مزمن ضروری است، اما این اندازه‌گیری‌ها و بسیاری دیگر از اندازه‌گیری‌های فیزیولوژیکی معمولاً فقط به صورت دوره‌ای ثبت می‌شوند، که تشخیص مطمئن تغییرات اولیه قابل‌توجه را دشوار می‌کند.
علاوه بر این، نشانگرهای زیستی مشتق شده از خون نیاز به جمع آوری خون نامناسب دارند، تجزیه و تحلیل آنها ممکن است گران باشد، و باز هم همیشه به موقع نیستند.
از نظر تاریخی، نظارت مداوم بر علائم حیاتی یک فرد به این معنی است که او باید در بیمارستان بستری شود. اما این دیگر درست نیست. نشانگرهای زیستی دیجیتال جمع‌آوری‌شده از حسگرهای پوشیدنی یا از طریق یک دستگاه، داده‌های سنتی و جدید فراوانی را برای نظارت دقیق و حتی پیش‌بینی مسیر بیماری بیمار به ارائه‌دهندگان مراقبت‌های بهداشتی ارائه می‌دهد.
با سرورهای مبتنی بر ابر و حسگرهای پیچیده اما ارزان، چه در داخل و چه در خارج از بدن، بیماران را می توان به طور موثرتری در خانه نسبت به بیمارستان تحت نظر داشت، به خصوص زمانی که داده های حسگر با هوش مصنوعی (AI) و فناوری برای یادگیری ماشینی تجزیه و تحلیل می شوند.
فرصت هایی برای نشانگرهای زیستی دیجیتال
یک فرصت کلیدی برای نشانگرهای زیستی دیجیتال، مقابله با بیماری‌های تخریب‌کننده عصبی مانند اختلالات شناختی خفیف، بیماری آلزایمر و بیماری پارکینسون است.
بیماری‌های عصبی یک هدف اصلی برای توسعه نشانگرهای زیستی دیجیتال به دلیل فقدان شاخص‌های در دسترس است که می‌تواند به ارائه‌دهندگان در تشخیص و مدیریت این شرایط کمک کند. به عنوان مثال، تشخیص نهایی بیماری آلزایمر امروزه معمولاً به توموگرافی گسیل پوزیترون (PET)، تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) یا سایر آزمایش‌های تصویربرداری نیاز دارد که اغلب گران هستند و همیشه دقیق یا قابل اعتماد نیستند.
صرفه جویی در هزینه و سایر مزایا
نشانگرهای زیستی دیجیتال این پتانسیل را دارند که با شناسایی و به تاخیر انداختن توسعه این بیماری ها، ارزش قابل توجهی را برای ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی، شرکت ها و مهمتر از همه برای بیماران و خانواده ها باز کنند.