Wyzwania i możliwości systemów open source
Podczas EASD 2020 miałam okazję obejrzeć niesamowitą prezentację Dany M. Lewis, twórczyni OpenAPS, która mówiła o systemach open source i systemach komercyjnych. Ten temat jest bardzo istotny dla cukrzycowej społeczności, dlatego postanowiłam opublikować dedykowany mu wpis w postaci podsumowania z tej prezentacji.
O co chodzi z tym open source?
Na początku warto zauważyć, że należy rozróżnić open source (otwarte źródło; ogólnodostępny kod, z którego można korzystać) a DIY (do-it-yourself - zrób to sam; samodzielne wykorzystywanie kodu open source przez użytkowników). Open source oznacza, że kod może być przeglądany i używany przez osoby fizyczne (DIY or DIYAPS) lub przez firmy.
System automatycznego podawania insuliny (AID - automated insulin delivery) typu open source ewoluował od czasu udostępnienia pierwszego systemu open source, OpenAPS, w lutym 2015 roku. Obecnie istnieją 3 systemy AID typu open source, OpenAPS, Loop i AndroidAPS, powszechnie używane przez społeczność DIYAPS. Wiele tysięcy osób zdecydowało się na korzystanie z systemów open source z różnych powodów. Obecnie szacuje się, że istnieje ponad 29 milionów godzin rzeczywistego korzystania z tych systemów. Nie są to tylko anegdoty ze społeczności DIY. Istnieje wiele dowodów, opartych na badaniach naukowych, na temat korzyści korzystania z systemów open source.
Badania nad open source
W ramach badań nad open source przeanalizowano wiele ciekawych studiów przypadków, dotyczących m.in. dorosłych z cukrzycą i opiekunów dzieci z cukrzycą; lekarzy, którzy sami korzystają z open source, a także przyjmują pacjentów korzystających z tych systemów; uczestników sportowych imprez wytrzymałościowych; a także kobiet w ciąży.
Istnieją również badania, które gromadzą dane retrospektywne (niektóre bezpośrednio w różnych krajach) za pomocą OpenAPS Data Commons. Obserwuje się poprawę wyników glikemii, zarówno w populacji ogólnej jak i pediatrycznej. OpenAPS Data Commons korzysta z platformy Open Humans, aby umożliwić ludziom łatwe przesyłanie i udostępnianie swoich danych.
Przeprowadzano także badanie In silico (zindywidualizowana symulacja komputerowa stosowana w opracowywaniu lub ocenie regulacyjnej produktu leczniczego, urządzenia lub zabiegu) AndroidAPS (wykorzystuje wersję algorytmu OpenAPS).
Podczas EASD 2019 zaprezentowano badanie obserwacyjne, porównujące system open source ze zintegrowanym systemem pompa + sensor CGM (SAPT - sensor-augmented pump therapy). AAPS wypada lepiej niż SAPT, m.in. znacznie obniża HbA1c, poprawia poranną glikemię oraz glikemie przed- i poposiłkowe.
Obecnie w Nowej Zelandii przeprowadzane jest randomizowane badanie kliniczne CREATE, porównujące system AID kontrolowanym telefonem (pętla AnyDANA) z systemem SAPT połączonym z algorytmem open source.
Systemy open source a systemy komercyjne
Omawiając systemy open source oraz systemy komercyjne, ważne by zdać sobie sprawę, że nie zawsze są to porównania tych samych rzeczy. Zdarza się, że w społeczności cukrzycowej dyskutuje się o DIY i systemach komercyjnych koncentrując się wyłącznie na jednym elemencie systemu AID, a nie na całości. Systemy AID (dostępne na rynku) składają się z pompy insulinowej, sensora CGM, algorytmu dostosowującego dawki insuliny (opcjonalnie mogą być kompatybilne z innymi urządzeniami takimi jak smartfony czy smartwatche). Natomiast systemy open source wykorzystują już istniejące pompy i CGM-y, dlatego większość systemu open source to po prostu alogrytm i komponenty interoperacyjnego urządzenia (telefonu/zegarka).
Systemy open source pozwalają na ustawianie celów niestandardowych, w tym celów tymczasowych, i wykorzystują koncept netIOB (net insulin on board - aktywna insulina netto; insulina faktycznie aktywna w organizmie w danym momencie, wyliczana na podstawie danych z pompy - bolusa, bazy, czasu działania insuliny i krzywej IOB) by użytkownik mógł lepiej zrozumieć co robi system (i dlaczego). Systemy również generują i wyświetlają prognozy dotyczące prawdopodobnych poziomów glikemii w najbliższej przyszłości. Istnieją także funkcje, takie jak automatyczna czułość, która reaguje na krótkoterminowe zmiany we wrażliwości na insulinę (choroba, miesiączka, hormon wzrostu, etc.) i automatycznie dostosowuje ustawienia. Systemy open source współpracują z różnymi smartfonami i smartwatchami, co umożliwia łatwe wprowadzanie danych do systemu AID, a także monitorowanie na wybranym urządzeniu (osoby z cukrzycą, opiekuna osoby z cukrzycą, czy bliskich osoby z cukrzycą).
Ta elastyczność i możliwość wyboru mają dużą moc. Nikt z nas nie wybiera życia z cukrzycą, ale zasługujemy na możliwość wyboru osprzętu, który nam je ułatwi. Każdy z nas moze dokonać różnych wyborów. Te wybory mogą się z czasem zmieniać. Nie każda osoba z cukrzycą wybierze rozwiązanie open source (podobnie, nie wszyscy zdecydują się na DIY). Niektórzy wybiorą tę drogę, inni będą np. wprowadzać innowacje i pomagać w rozwoju tych rozwiązań (co często pomaga ogólnej cukrzycowej społeczności). Należy pamiętać, że w cukrzycy nie ma jednej drogi, która sprawdza się u wszystkich. Twoja cukrzyca może się różnić od cukrzycy innych. Twoje wybory co do osprzętu i jego stosowania też będą się różnić od wyborów i podejścia innych osób z cukrzycą.
Niektóre wady open source są powiązane z DIY - nie jest oficjalnie zatwierdzone, nie jest objęte ubezpieczniem, nie jest objęte gwarancją. Z drugiej strony komercyjne systemy AID nie zawsze mają te cechy, które uważa się za ich główne zalety i których się od nich oczekuje. Komercyjne AID "powinny" być łatwe w użyciu, łatwo dostępne...ale zgoda na wypuszczenie produktu na rynek nie oznacza, że będzie przystępny cenowo czy dostępny dla wszystkich, którzy tego chcą. To, oraz możliwość doboru pompy, CGM-u i algorytmu przez użytkownika, wymagają poprawy. Niedawne badanie dot. komercyjnych AID podkreśla, że użytkownicy oczekują od komercyjnych AID podobnych rzeczy jak od open source - lepszych wyników, elastyczności celów i możliwości redukowania hiperglikemii przy jednoczesnej ochronie przed hipoglikemią. Po prostu, lepszej jakości życia.
Nie ma konfliktu między open source a komercyjnymi AID. Pytanie nie powinno brzmieć "System open source czy system komercyjny?", raczej powinniśmy zapytać "Czego możemy nauczyć się z open source, aby ulepszyć to, co jest dostępne na rynku?". Rozwiązania open source mogą pomóc ulepszyć systemy komercyjne; dane z rzeczywistego użytkowania mogą pomóc rozwiązać potencjalne problemy. Open source AID skorzystał na szybkim wprowadzaniu drobnych ulepszeń i rozwiązywaniu "małych" problemów, które razem robią dużą różnicę dla użytkowników. Jest potencjał by zrobić duży krok w ulepszeniu cukrzycowych technologii. Warto zrobić go razem.
Weronika BlueSugarCube
Dodatkowe linki:
The Data behind DIY Diabetes—Opportunities for Collaboration and Ongoing Research
Komentarze
Prześlij komentarz