Спрогнозировать развитие диабета с помощью собственного смартфона

Диабет является одной из главных причин болезней и смертности в мире и этим заболеванием страдают более 450 миллионов человек во всем мире. Несмотря на то, что технологии уже давно играют большую роль в выявлении диабета и борьбе с ним, они все еще, как правило, включают в себя анализ крови и клинические инструменты. Более того, около половины всех людей, страдающих диабетом, даже не знают о том, что они страдают этим заболеванием.

Американские ученые из Калифорнийского университета в Сан-Франциско придумали многообещающий метод обнаружения диабета с помощью камеры смартфона и алгоритмов глубокого обучения, используя общедоступное приложение Instant Heart Rate от компании Azumio для измерения фотоплетизмографии (photoplethysmography, PPG). Когда пользователь помещает кончик пальца на фонарик телефона и камеру, приложение проводит измерения, фиксируя цветовые изменения в кончике пальца, соответствующие каждому удару сердца, получая таким образом текущие данные пульса.

Информация об этом исследовании была опубликована в журнале Nature.

Университетские ученые обнаружили, что данные о частоте сердечных сокращений, наряду с вариабельностью частоты сердечных сокращений и некоторыми особенностями морфологии формы волны PPG, коррелируют со многими физиологическими механизмами, на которые влияет сахарный диабет, такими как старение эндотелия и микрососудистый атеросклероз. В связи с этим они решили провели исследование, чтобы выяснить, может ли PPG быть точным биомаркером для выявления сахарного диабета.

Исследователи разработали и апробировали алгоритм глубокого изучения с использованием почти 3 млн. записей PPG, полученных у 53 870 пациентов. Этот алгоритм позволил корректно выявить наличие сахарного диабета у 82% пациентов, страдающих сахарным диабетом, а также отсутствие сахарного диабета у 97% здоровых пациентов без диабета. Еще больше эффективность алгоритма повысилась в сочетании с данными о пациентах, такими как возраст, пол и индекс массы тела, а также с информацией о других сопутствующих заболеваниях.

Сейчас ученые считают, что необходимы дополнительные исследования для того, чтобы понять, как лучше всего включить этот новый цифровой биомаркер в клиническую практику.