Научиха изкуствен интелект да определя нивото на глюкозата в кръвта по ЕКГ

Международен екип предлага нова перспективна технология с използване на изкуствен интелект за откриване на хипогликемични събития по сигнали от електрокардиограма (ЕКГ).

Следенето за нивото на захарта има голямо значение преди всичко за пациентите болни от диабет. Но за хората, на които не е поставена такава диагноза, също е важно да следят този показател.

В последните години учените предлагат все повече алтернативни неинвазивни технологии. Но засега медицината не може да удовлетвори нуждата от нескъпо и просто устройство, позволяващо постоянно да се контролира нивото на глюкозата без нараняване на кожата.

Нова перспективна технология е представена от международен научен екип от университети във Великобритания, Канада и Италия. Учените предлагат да се използва изкуствен интелект за откриване на хипогликемични събития по сигнали от електрокардиограма (ЕКГ). Под термина „хипогликемично събитие“ се разбира падането на нивото на захарта в кръвта. Такъв скок може да се случи заради приемането на твърде голяма доза от лекарства против диабет, пропуск на определено хранене, злоупотреба с алкохол, прекалени физически натоварвания и други.

Ако системата за регулиране на глюкозата постоянно показва такива нарушения, то човек може да развие хипогликемичен синдром. Но и еднократни събития от този род също могат да имат тежки последствия, включително да се стигне до хипогликемична кома.

Понастоящем за следенето на хипогликемичните събития се използват инвазивни методи и за съответстващите датчици трябва да се „заплати с кръв“.

„Убождането на пръстите никога не са приятни, а при някои обстоятелства са и много обременителни, особено за децата – обяснява ръководителят на научния екип Леандро Пекия (Leandro Pecchia) от Университета в Уорик, Великобритания. Нашата иновация се състои в използването на изкуствен интелект за автоматично откриване на хипогликемия с помощта на ЕКГ. Това е важно тъй като сърдечния ритъм може да се проследява при всякакви обстоятелства, в това число и по време на сън.“

Предишно изследване, което също е изучавало възможността за проследяване на нивото на глюкоза в кръвта по ЕКГ, се е провалило, тъй като изкуственият интелект се е сблъсквал с огромно разнообразие от показатели, обясняват учените. Нито една система за машинно обучение не е могла да открие универсални закономерности, които корелират с измерването на глюкозата в кръвта на хората.

Ключовият пробив на екип на Пекия се състои в разработването на по-добра система за дълбоко обучение, която анализира сърдечните ритми на всеки отделен пациент.

В статия, представяща разработката и публикувана в Scientific Reports, авторите съобщават за две пилотни изследвания, в които за обучението на ИИ са използвани данни на здрави доброволци. В изпитанията са взели участие осем човека. Мониторингът се е провеждал денонощно в продължение на 14 дена подред. При четирима доброволци са били фиксирани най-малко по две хипогликемични събития в течение на минимум две денонощия.

Изпитанията показали, че новата система, използваща ИИ, на сегашния етап разпознава хипогликемични събития с точност от 82%. Приблизително такава точност имат и инвазивните датчици за непрекъснато следене на глюкозата (continuous glucose monitor).

На графиката 1 е демонстрирана работата на алгоритъма. Зелената линия показва нормалните значения на глюкозата в кръвта, червената – ниските нива. Хоризонталната линия показва граничното значение на глюкозата – 4 милимола на литър. Сивата област покрай непрекъснатата линия показва диапазона на погрешност на измерванията.

Учените са предоставили и друг нагледен пример за своята методика. На графика 2 е демонстрирано как ЕКГ се променя при двама човека по време на хипиглекимично събитие. Непрекъснатите линии показват средното значение на показателя на сърцебиене, когато нивото на глюкоза е нормално (в зелено) и ниско ( в червено). Червените и зелените сенки показват стандартното отклонение на сърцебиенето от средното значение. Лесно е да се забележи, че промяната на „вълните“ на ЕКГ по време на хипогликемични събития за двама човека за абсолютно различни. Именно този фактор е бил причина за предните изследвания да са неуспешни, смята екипа на Пекия.

Подобни модели с използване на изкуствен интелект ще са полезни и за клиничните медици. Анализирайки положенията на екстремумите (отклоненията нагоре и надолу на изоелектрическата крива), лекарят ще може да направи заключение за работата на предсърдието и камерите на сърцето по време на хипогликемично събитие. Това са важни данни, които могат да повлияят на терапията и да се приложи индивидуално лечение.

В близко бъдеще авторите възнамеряват да направят по-мащабни клинични изследвания, които да потвърдят ефективността на новата технология и да помогнат за нейното доусъвършенстване.