Inteligentné hodinky ako biomarker diabetu? Dnes už realita.
Vedci z University of California v San Franciscu vyvinuli s použitím smartfónov a mobilnej aplikácie Azumio „digitálny biomarker“, ktorý s vysokou presnosťou na základe detekcie vaskulárnych zmien odhalí prítomnosť diabetu 2. typu.
Zradnosť diabetu je dlhá bezpríznakovosť
Diabetom 2. typu je celosvetovo postihnutých viac než 450 miliónov ľudí, pričom sa odhaduje, že až polovica chorých žije s nediagnostikovaným a neliečeným diabetom. Toto ochorenie môže viesť k vážnym komplikáciám, ako sú kardiovaskulárne ochorenia, zlyhanie obličiek, mozgová mŕtvica alebo slepota. Diabetici takisto patria do rizikovej skupiny ľudí, u ktorých narastá pravdepodobnosť ťažšieho priebehu ochorenia COVID-19.
„Diabetes môže prebiehať veľmi dlho asymptomaticky, čo výrazne sťažuje diagnostiku,“ vysvetľuje doktor Robert Avram, vedúci výskumného tímu. Cieľom ich výskumu bolo preto vyvinúť jednoduchý screeningový nástroj, ktorý by umožnil vyhľadávanie diabetikov v domácom prostredí bez nutnosti krvných testov.
Z bruška prsta sa meria tep srdca
Tento nový biomarker využíva princíp fotopletyzmografie (PPG), metódy založenej na meraní svetelného signálu z kože, ktorá v praxi slúži okrem iného na monitoráciu srdcovej frekvencie a kyslíkovej saturácie. Nové technológie v podobe kamier smartfónov alebo inteligentných hodiniek dokážu tieto PPG signály zachytiť. Po priložení bruška prsta na kameru a svietidlo telefónu, ktoré presvetlí tkanivá prsta, sa technikou PPG deteguje zmena farby prsta, ktorá korešponduje so srdcovým tepom.
Efektívny deep-learning algoritmus
Vedci v rámci výskumu získali takmer 3 milióny záznamov PPG od 53 870 pacientov, ktorí sa zúčastnili na štúdii Health eHeart, používali aplikáciu Azumio Instant Heart Rate a zároveň mali už lekárom potvrdenú diagnózu diabetu. Zhromaždené dáta potom boli využité na vývoj a validáciu deep-learning algoritmu zisťujúceho prítomnosť diabetu pomocou techniky PPG.
Algoritmus správne vyhodnotil prítomnosť diabetu u viac než 81 % pacientov s diabetom. Naopak, neprítomnosť diabetu algoritmus predikoval s presnosťou 92 – 97 %. Úspešnosť algoritmu sa významne zvyšovala v kombinácii s podrobnejšími informáciami o pacientoch zahŕňajúcich napríklad vek, pohlavie alebo BMI.
Potenciál tohto algoritmu siaha podľa jeho tvorcov ďalej než len k diagnostike diabetu. V budúcnosti by mohol konkurovať aj mamografickému vyšetreniu na vyhľadávanie nádorov prsníka alebo cervikálnu cytológiu pre screening karcinómu krčka maternice.
(svat)
Zdroj: Smartphones may help detect diabetes. Digitalhealthnews, publikované 17. augusta 2020. Dostupné na https://www.digitalhealthnews.eu/index.php?option=com_content&view=article&id=6217:smartphones-may-help-detect-diabetes&catid=164:research.
