Дари
Наука и технологииТехнологии

Смартфони ще могат да определят диабет от втори тип с точност от 80%

Американски учени са разработили алгоритъм с дълбоко обучение, който с помощта на фенерче и камерата на всеки смартфон може да определи с точност от 80% дали сте болен от диабет от втори тип. Новият алгоритъм се базира на метода на фотоплетизмографията (ФПГ), когато с помощта на светлината, която преминава през тъканите, устройството определя промяната на обема на преминаващата кръв. Подробни резултати от изследването са публикувани в списанието Nature Medicine.

Около 450 милиона човека в света живеят с диагноза диабет. Прогнозата е, че до 2045 година те ще нараснат до 700 милиона. При това много хора за продължителен период не знаят, че са болни. По този начин заради една от ключовите особености на диабета, а именно влошеното функциониране на кръвоносните съдове, ако човек не промени своите навици, може сериозно да влоши своето здраве. В крайна сметка могат да се развият букет от усложнения, такива като поражения на кожата, които е невъзможно да се излекуват, загуба на зрение и слух, увеличен риск за заболяване от туберкулоза и други.

„Диабетът може да протича безсимптомно в продължение на дълъг период от време , което значително усложнява неговото диагностициране“ – обяснява водещия автор на новото изследване Роберт Аврам (Robert Avram) от Калифорнийския университет в Сан Франциско.

Той и неговият екип са демонстрирали, че скоро ще можем да определяме началото на болестта, използвайки камерата на съществуващите смартфони. Приложението, което са разработили учените, открива проблеми с кръвоносните съдове и като резултат предсказва наличието на диабет от втори тип с точност от 80%.

Екипът е демонстрирал метод, който не изисква никакво допълнително оборудване, освен работеща камера на смартфона. Новият алгоритъм се базира на метода на фотоплетизмографията (ФПГ), когато с помощта на светлината, която преминава през тъканите, устройството определя промяната на обема на преминаващата кръв. По същия начин лекарите определят честотата на сърдечния ритъм и насищането на кръвта с кислород с помощта на пулсов оксиметър.

За това, че диабетът ще може да бъде откриван с помощта на камерата на смартфон, учените заговориха отдавна. Екипът от Калифорния се е базирал на предположението, че данните от ФПГ, получени от камерата на смартфон, ще могат да помогнат да се открие повреждане при кръвоносните съдове, предизвикани от диабета. Първата крачка била да се разработи алгоритъм за дълбоко обучение, в който са се използвали данни за обучение от милиони записи на ФПГ. След обучението на алгоритъма, изследователите проверили в три отделни групи от хора, способностите му да открива диабет, изключително на базата на данни от ФПГ, събрани с помощта на смартфони.

За събирането на данни се използвало фенерче и камера, поставени на края на пръстите на изследваните. Алгоритъмът правилно определил наличието на диабет приблизително при 80% от пациентите.

Сред тези, които алгоритъмът определил като здрави хора, 92-97% действително се оказали здрави, което било потвърдено с други данни. Потенциалът за прогнозиране на алгоритъма се подобрил, когато му се предоставяли данни като пол, индекс на масата на тялото и възрастта на изследвания човек.

„Ние демонстрирахме, че производителността на алгоритъма е съпоставима с други широко използвани методи, такива като мамографията при рака на гърдата или цитологията на шийката на матката при рак на матката“ – отбелязва Джефри Олджин (Jeffrey Olgin), участник в изследването.

Голям плюс за разработката е безболезнеността на подобно изследване. Камера има всеки смартфон и тя лесно може да бъде използвана. Така хората с повишен риск от диабет ще могат да използват това приложение в своето ежедневие. Ако програмата покаже „подозрителен“ резултат, човек винаги може да направи пълноценно изследване, което да потвърди или отхвърли опасенията, изказани от алгоритъма.

Ако тази разработка ви е заинтересувала, на тази страница може да намерите повече информация за проекта.

0 0 votes
Article Rating
Subscribe
Notify of
guest
0 Comments
oldest
newest most voted
Inline Feedbacks
View all comments

Харесайте ни :-)


This will close in 25 seconds

0
Would love your thoughts, please comment.x
()
x