【Nature子刊】智能手機的內置攝像頭可檢測Ⅱ型糖尿病，準確率超過80%
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2020-08-31 09:00
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近日，加州大學舊金山分校（UC San Francisco）的研究人員已經開發出一種“數字生物標記”，可以使用智能手機的內置攝像頭來檢測Ⅱ型糖尿病，智能手機有可能成為一種低成本的家用替代品，取代抽血和基于臨床的篩查工具。
??Ⅱ型糖尿病影響著全世界超過4.5億人，它幾乎可以影響機體每一個器官系統，包括冠心病、腎衰竭、失明和中風。在目前的大流行中，它被發現還加重了COVID-19患者的癥狀。然而，糖尿病初期并沒有什么癥狀，很容易被人忽視。此外，到目前為止，還缺乏檢測糖尿病的無創且可擴展的工具，因此科學家們進行了這項研究。
??研究人員說，使用智能手機中已經包含的技術，可以輕松使用篩查工具，提高檢測糖尿病的能力，包括無法獲得傳統醫療護理的人群。這項研究在2020年8月17日發表在《自然醫學》（Nature Medicine）上，題為“A digital biomarker of diabetes from smartphone-based vascular signals”。
??雖然糖尿病本身是全球第七大死亡原因，但根據世界衛生組織的數據，糖尿病也大大增加了心臟病的風險，心臟病是美國和全世界的主要死亡原因。美國疾病控制和預防中心估計，患有Ⅱ型糖尿病的人死于心臟病的可能性是沒有糖尿病的人的兩倍。
??在開發生物標志物的過程中，研究人員使用智能手機攝像頭，通過測量稱為“光體積描記術”（PPG）的信號來檢測糖尿病引起的血管損傷。PPG系統利用光傳感器，檢測經過人體血液和組織吸收后的反射光強度的不同，描記出血管容積在心動周期內的變化，從得到的脈搏波形中計算出心率。
??而大多數移動設備，包括智能手表和健康追蹤器，都能夠獲得這種信號。研究人員通過手機閃光燈和照相機捕捉到與每次心跳相對應的指尖顏色變化來測量PPGs。
??在該研究中，加州大學舊金山分校的研究人員獲得了53,870名參與健康心臟研究（Health eHeart Study）的患者的近300萬份PPG記錄，這些患者使用了iPhone上的Azumio（即時心率應用程序），并報告說，他們被醫療保健機構診斷為糖尿病。這些數據被用于開發和驗證一種深度學習算法，利用智能手機測量的PPG信號檢測糖尿病的存在。
??總的來說，在兩個獨立的數據集中，該算法正確識別了高達81%的糖尿病患者。當該算法在從診所登記的額外患者數據集中進行測試時，它正確地識別了82%的糖尿病患者。
??在驗證數據集中，該算法預測的沒有糖尿病的患者中，確實有92%到97%沒有糖尿病。當這種PPG推導的預測與其他容易獲得的患者信息（如年齡、性別、體重指數和種族/民族）結合起來時，預測性能進一步提高。
??研究人員表示，在這個智能手機普及的年代，用它來檢測糖尿病將會有效降低患病風險。目前，研究人員正在將該算法轉換為應用程序，下一步，將測試這一全新的數字工具如何更好的納入糖尿病篩查實踐中。
??參考：
??【1】
??【2】
??【3】https://m.mydrivers.com/newsview/707077.html
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