Камеру смартфона научили определять диабет второго типа

Точность такого диагноза — 80%.

Камера поможет определить диабет

Команда из Калифорнийского университета в Сан-Франциско (UCSF) продемонстрировала многообещающий потенциал в использовании камеры смартфона для диагностики диабета 2 типа. Новаторское исследование демонстрирует метод, который не требует дополнительного оборудования, кроме функциональной камеры смартфона, и в настоящее время обеспечивает более чем 80-процентную точность определения диабета.

"Диабет может протекать бессимптомно в течение длительного периода времени, что значительно усложняет диагностику", — говорит ведущий автор нового исследования Роберт Аврам. "На сегодняшний день не хватает неинвазивных и широко масштабируемых инструментов для обнаружения диабета, что побудило нас разработать этот алгоритм".

Предлагаемая система основана на фотоплетизмографии (ФПГ), методе, при котором свет может быть направлен на ткань для обнаружения изменений объема крови. ФПГ, пожалуй, наиболее известен тем, что врачи используют зажим для мизинца для измерения частоты сердечных сокращений и уровня кислорода в крови.

Как только камеры для смартфонов появились десять лет назад, исследователи сразу же предположили, что устройства должны иметь возможность снимать измерения ФПГ. В этом исследовании исследователи предположили, что данные ФПГ, снятые камерой смартфона, могут обнаружить повреждение сосудов, вызванное диабетом.

Первым шагом была разработка алгоритма глубокого обучения, который мог бы пройти через миллионы записей ФПГ и выяснить, может ли этот биомаркер эффективно идентифицировать пациентов с диабетом от здоровых людей. Глубокая нейронная сеть проверила 2,6 миллиона записей ФПГ от 53 870 человек с диагностированным диабетом.

После разработки алгоритма исследователи проверили его способность обнаруживать диабет исключительно на основе данных ФПГ смартфона в трех отдельных групах, собранных с помощью фонарика устройства и камеры, приложенной к кончикам пальцев пациента. Система точно выявила диабет примерно у 80 процентов пациентов. Прогностический потенциал алгоритма улучшился еще больше, когда он был объединен с другими основными данными пациента, такими как индекс массы тела и возраст.

"Мы продемонстрировали, что производительность алгоритма сопоставима с другими широко используемыми тестами, такими как маммография при раке груди или цитология шейки матки при раке шейки матки, а его безболезненность делает его привлекательным для повторного тестирования", — предполагает Джеффри Олджин, другой автор нового исследования. "Такой широко доступный инструмент на базе смартфонов, как этот, может быть использован для выявления и поощрения людей с повышенным риском развития распространенного диабета к обращению за медицинской помощью и прохождению недорогого подтверждающего теста".

Пройдет некоторое время, прежде чем эта работа превратится в какое-то приложение для обнаружения диабета для вашего смартфона, однако это невероятно многообещающая экспериментальная разработка. Исследователи осторожно отмечают, что следующие шаги будут направлены на определение того, как этот конкретный цифровой инструмент может быть наилучшим образом интегрирован в существующую практику скрининга диабета.

"Возможность обнаружить такое состояние, как диабет, которое имеет так много серьезных последствий для здоровья, с помощью безболезненного теста на смартфоне, открывает так много возможностей", — говорит соавтор исследования Джеффри Тисон. "Видение заключается в таком инструменте, который поможет в выявлении людей с повышенным риском диабета, что в конечном итоге поможет снизить распространенность недиагностированного диабета".

Новое исследование было опубликовано в журнале Nature Medicine.