Устройство диагностицира преддиабет само с помощта на ЕКГ данни

Учени създадоха иновативен инструмент, базиран на изкуствен интелект, който използва ЕКГ данни, за да идентифицира с голяма точност пациенти с преддиабет. DiaCardia може да се превърне в първото неинвазивно преносимо устройство за диагностициране на състоянието в домашни условия, без да се налага вземане на кръв.

Диабет тип 2 се развива, когато тялото или не може да произвежда достатъчно инсулин, или не го усвоява добре, което води до покачване на кръвната захар. Преди това голяма част от пациентите страдат от преддиабет, който се характеризира с леко завишени нива на глюкозата в кръвта. Именно през този преходен период е добре да се въведат някои промени в начина на живот, които биха забавили прогресирането на болестта.

Трудности при ранното диагностициране на преддиабет и потенциал на ЕКГ данните

Ранното диагностициране на преддиабета е трудно, тъй като той често протича безсимптомно и рядко се проследява от личния лекар.

Известно е, че преддиабетът увеличава риска от сърдечни заболявания, което означава, че със стандартна електрокардиограма може да се установи дали пациентът е застрашен или вече е развил преддиабет.

Наскоро проведени проучвания, в които се използват модели за машинно обучение, комбинират ЕКГ данни с друга информация за пациента като възраст и пол, за да изчислят дали страда от диабет. Досега обаче нито един екип не е успявал да открие преддиабет единствено с помощта на ЕКГ.

Разработване и тестване на устройството за откриване на преддиабет DiaCardia

Учени от Научния институт в Токио разработват нов AI модел, наречен DiaCardia, който може да открие преддиабет само с данните от електрокардиограмата. Проучването им е публикувано в списание Cardiovascular Diabetology и подчертава важната роля на ЕКГ в превенцията на диабета.

„Това е първият надежден AI модел, който може да посочи кои хора са развили преддиабет, като използва стандартна 12-канална или едноканална ЕКГ“, пояснява член на екипа.

DiaCardia разчита на алгоритъма LightGBM за машинно обучение, който японските изследователи избират след сравнителен анализ на различни модели. За целите на обучението и тестовете те събират информация от 16 766 здравни досиета от една токийска клиника. Всяко досие съдържа важни здравни показатели като кръвна захар на гладно, хемоглобин и 12-канална електрокардиограма.

Екипът задава следните предварителни критерии за преддиабет/ диабет: кръвна захар на гладно ?110 mg/dL, хемоглобин HbA1c ?6.0% или провеждащо се лечение на диабет.

Как работи устройството за диагностициране на диабет и какви са бъдещите му приложения

По време на вътрешните тестове моделът успява да идентифицира с висока прецизност пациентите с преддиабет, разчитайки единствено на данните от електрокардиограмата. Устройството доказва, че може да анализира и обобщава данни и от външни институции, без предварително зададени параметри и обучение.

Учените провеждат още едно допълнително изследване, по време на което участниците са групирани въз основа на шест основни вторични фактори. Дори тогава DiaCardia прогнозира изключително точно кои доброволци страдат от преддиабет, което означава, че AI моделът „улавя“ ЕКГ особености, често наблюдавани при хора с нарушен контрол на кръвната захар. Трябва да се отбележи, че дори когато получава данни от едноканална електрокардиограма с едва 28 показатели, устройството се справя много добре и постига ефективност, близка до тази при използване на 12-канална ЕКГ.

Японските специалисти се вярват, че откритието им има потенциал да се превърне в първия неинвазивен преносим инструмент за диагностициране на преддиабет.