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基于智能手机的糖尿病检测工具:用于早期风险识别的数字生物标志物

研究人员开发了一种“数字生物标志物”,利用智能手机内置摄像头检测糖尿病。该工具可帮助识别患糖尿病高风险人群,最终有助于降低未确诊糖尿病的患病率。

利用智能手机已有技术即可轻松部署的筛查工具,能迅速提高糖尿病检测能力,覆盖传统医疗难以触及的人群。迄今缺乏无创且广泛可扩展的糖尿病检测工具,推动了该算法开发。

开发生物标志物时,研究者假设智能手机摄像头可通过测量光电容积脉搏波(PPG)信号检测糖尿病导致的血管损伤,大多数移动设备包括智能手表和健身追踪器均可获取 PPG。研究者用手机手电筒和摄像头测量 PPG,捕捉指尖随每次心跳的颜色变化。

团队从 53,870 名使用 Azumio Instant Heart Rate iPhone 应用并报告经医疗提供者确诊糖尿病的患者处获得近 300 万 PPG 记录。这些数据用于开发和验证深度学习算法,利用智能手机测量的 PPG 信号检测糖尿病存在。

总体而言,算法在两个独立数据集中正确识别高达 81% 的糖尿病患者。在额外的院内患者数据集测试中,正确识别 82% 糖尿病患者。算法预测无糖尿病的患者中,92% 至 97% 确无疾病。当将 PPG 预测与其他易获取患者信息(年龄、性别、体重指数、种族/族裔)结合时,预测性能进一步提升。

此预测性能水平下,算法可发挥类似其他广泛疾病筛查工具的作用,触达更广泛人群,后经医生确诊糖尿病并制定治疗方案。算法性能可比乳腺癌乳腺X线摄影或宫颈癌宫颈细胞学检查,且无痛适合重复检测。

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