Advancement of the Artificial Pancreas through the Development of Interoperability Standards
Notice bibliographique
Résumé
Despite advancements in the development of the artificial pancreas, barriers in the form of proprietary data and communication protocols of diabetes devices have made the integration of these components challenging. The Artificial Pancreas Standards and Technical Platform Project is an initiative funded by the JDRF Canadian Clinical Trial Network with the goal of developing device communication standards for the interoperability of diabetes devices. Stakeholders from academia, industry, regulatory agencies, and medical and patient communities have been engaged in advancing this effort. In this article, we describe this initiative along with the process involved in working with the standards organizations and stakeholders that are key to ensuring effective standards are developed and adopted. Discussion from a special session of the 12th Annual Diabetes Technology Meeting is also provided. Conclusion This session provided the project team an excellent opportunity to interact with a diverse group of stakeholders and brought a number of new collaborators to the table who will contribute to the initiative. Starting in January 2013, the project team has convened regular meetings with collaborating researchers and industry representatives to discuss the direction of the standards development, focusing on the IEEE-11073 PHD standards for the insulin pump and CGM. Through this ongoing collaboration, the barriers to the interoperability of diabetes devices will eventually be eliminated, fostering greater innovation in the development of the AP and other diabetes management tools.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».