Детектор диабета на базе смартфона

Исследователи разработали «цифровой биомаркер», который будет использовать встроенную камеру смартфона для выявления диабета. Этот инструмент может помочь в выявлении людей с повышенным риском развития диабета, что в конечном итоге поможет снизить распространенность невыявленного диабета.

Инструменты скрининга, которые можно легко развернуть с использованием технологий, уже встроенных в смартфоны, могут быстро увеличить возможности выявления диабета, в том числе среди населения, недоступного для традиционной медицинской помощи. На сегодняшний день отсутствовали неинвазивные и масштабируемые инструменты для выявления диабета, что мотивировало разработку алгоритма.

При разработке биомаркера исследователи предположили, что камеру смартфона можно использовать для обнаружения повреждения сосудов из-за диабета путем измерения сигналов, называемых фотоплетизмографией (PPG), которые способны принимать большинство мобильных устройств, включая умные часы и фитнес-трекеры. Исследователи использовали фонарик телефона и камеру для измерения PPG, фиксируя изменения цвета кончика пальца, соответствующие каждому удару сердца.

Команда получила почти 3 миллиона записей PPG от 53 870 пациентов, которые использовали приложение Azumio Instant Heart Rate на iPhone и сообщили, что у них был диагностирован диабет поставщиком медицинских услуг. Эти данные использовались как для разработки, так и для проверки алгоритма глубокого обучения для выявления наличия диабета с использованием сигналов PPG, измеренных смартфоном.

В целом алгоритм правильно определил наличие диабета у 81% пациентов в двух отдельных наборах данных. Когда алгоритм был протестирован на дополнительном наборе данных пациентов, зарегистрированных в клиниках, он правильно идентифицировал 82 процента пациентов с диабетом. Среди пациентов, у которых, по прогнозам алгоритма, не было диабета, от 92 до 97 процентов не имели этого заболевания в наборах проверочных данных. Когда этот прогноз, полученный с помощью PPG, был объединен с другой легкодоступной информацией о пациенте, такой как возраст, пол, индекс массы тела и раса / этническая принадлежность, прогностическая эффективность улучшилась еще больше.

На этом уровне прогностической эффективности алгоритм может выполнять роль, аналогичную другим широко распространенным инструментам скрининга заболеваний, для охвата гораздо более широкой группы людей с последующим подтверждением диагноза диабета врачом и составлением плана лечения. Производительность алгоритма сравнима с другими широко используемыми тестами, такими как маммография при раке молочной железы или цитология шейки матки при раке шейки матки, а его безболезненность делает его привлекательным для повторного тестирования.