AI +心电图心跟踪可以准确预测糖尿病和糖尿病前期

一个人工智能(AI)算法,源于个人的特点心跳记录心电图(心电图),可以准确地预测糖尿病和糖尿病前期,建议初步研究发表在在线杂志BMJ创新。

如果更大规模的研究验证,这种方法可以用来筛选疾病在低资源环境中,研究人员说。

全世界约有4.63亿成年人患有糖尿病,2019年,拾起的疾病早期阶段是防止后续的严重健康问题的关键。但诊断严重依赖的测量血糖。

这不仅是侵入性,还具有挑战性的推出大规模筛选试验在低资源环境中,研究人员指出。

结构和功能的变化在早期心血管系统发生之前的象征血糖变化,这些出现在一个心电图心跟踪。

研究人员因此想看看机器学习(人工智能)技术可以用来利用心电图预测糖尿病前期的筛选和2型糖尿病高危人群的疾病。

他们借鉴了糖尿病的参与者在信德语家庭那格浦尔(DISFIN)研究中,观察2型糖尿病的遗传基础和其他代谢特征在信德语家庭高危疾病的那格浦尔,印度。

家庭至少有一个已知的2型糖尿病和住在那格浦尔,高密度信德语的人,都参加了这项研究。

参与者提供他们的个人和家庭病史的细节,他们的正常饮食,进行了全方位的血液测试和临床评估。他们的平均年龄是48,其中61%是女性。

糖尿病前期和糖尿病诊断标准的确定由美国糖尿病协会指定的。

2型糖尿病和糖尿病前期的患病率高:分别约30%和14%。和胰岛素抵抗的患病率也很高——35%——就像其他有影响力的共存条件血压患病率(51%)、肥胖(约40%),血脂紊乱(36%)。

标准12导心电图心跟踪持续10秒完成的1262名参与者包括在内。为每个领导和100独特的结构和功能特征组合为每个10461单身心跳记录生成预测算法(DiaBeats)。

基于个人心跳的形状和大小,DiaBeats算法快速检测糖尿病和前驱糖尿病的整体精度97%和97%的精度,不考虑影响因素,如年龄、性别、和共存的代谢紊乱。

重要的心电图特征一致匹配已知的生理因素支撑的典型糖尿病和心脏的变化糖尿病前期。

研究人员承认,这项研究的参与者都是高危糖尿病和其他代谢紊乱,所以不可能代表了普通人群。DiaBeats略不准确在服用处方药物对糖尿病、高血压、高胆固醇等。

也可用数据对于那些成为前驱糖尿病或糖尿病,从而无法确定早期筛查的影响。

”从理论上讲,我们的研究提供了一个相对廉价的,非侵入性,和准确的选择(目前的诊断方法)可以用作看门人有效检测糖尿病和预处理糖尿病早期的课程,”他们总结道。

“然而,收养的算法在日常实践需要健壮的验证外部,独立的数据集,”他们警告。

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