幾十年來,醫(yī)療診斷設(shè)備的一大特色是無創(chuàng)血糖監(jiān)測器。從腕表到隱形眼鏡,盡管出現(xiàn)各種各樣的創(chuàng)新,但能夠連續(xù)監(jiān)測血糖水平而不破壞皮膚的設(shè)備這種誘人夢想還未能實現(xiàn)。華威大學(xué)(University of Warwick)的研究人員現(xiàn)在正在展示最新的前瞻性技術(shù),利用人工智能從簡單的心電信號中檢測出低血糖信息。
這項新研究的研究者Leandro Pecchia解釋說:“手指采血從來都是不快樂的過程,在某些情況下尤其麻煩。在夜間特別是對于小兒科患者而言,在夜間指尖采血更是令人不快的過程。我們的創(chuàng)新在于利用人工智能通過幾次心電圖跳動來自動檢測低血糖。這一點很重要,因為在任何情況下(包括睡眠)都可以檢測到心電圖。”
華威大學(xué)團隊取得的關(guān)鍵突破是開發(fā)一種可以學(xué)習(xí)單個患者的ECG節(jié)奏的AI系統(tǒng)。由于在不同受試者中發(fā)現(xiàn)的信號種類繁多,因此通過ECG數(shù)據(jù)調(diào)查血糖追蹤的先前研究未能成功。由于ECG數(shù)據(jù)的異質(zhì)性,因此沒有機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠成功獲取大量的ECG記錄并找到與個體血糖測量相關(guān)的通用模式。
如下圖所示,兩個受試者之間低血糖的心電圖測量結(jié)果可能截然不同,這意味著前進的唯一方法是開發(fā)一種可以檢測每個患者個性化波動的AI系統(tǒng)。
Pecchia說:“上面強調(diào)的差異可以解釋為什么以前使用ECG檢測低血糖事件的研究失敗了。這些受試者間的差異將阻礙通過隊列ECG數(shù)據(jù)訓(xùn)練的AI算法的性能。我們的方法可對檢測算法進行個性化調(diào)整,并強調(diào)降血糖事件如何影響個人的心電圖。”
在新發(fā)表的期刊文章中,為了探討這種新型系統(tǒng)的功效,研究人員報告了兩項初步研究的結(jié)果。在健康志愿者中,該系統(tǒng)能夠以82%的準(zhǔn)確度檢測低血糖事件。
當(dāng)然,如前所述,這并不是第一個在早期試驗階段被證明有效的非侵入性葡萄糖監(jiān)測系統(tǒng)。研究人員對于這個系統(tǒng)離市場有多遠持務(wù)實態(tài)度,他們還需要做大量的工作來驗證和完善這項技術(shù)在更大的患者群體中的應(yīng)用。然而,這項研究也指出,這個心電圖框架可以被納入一個更廣泛的血糖跟蹤系統(tǒng),該系統(tǒng)使用其他非侵入性生理信號,如身體活動水平、皮膚電導(dǎo)率和營養(yǎng)信息。
這項新研究發(fā)表在《科學(xué)報告》雜志上。
(免責(zé)聲明:本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性,但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責(zé)任。
任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時,應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實,溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 )