We are searching data for your request:
Upon completion, a link will appear to access the found materials.
Bárki, aki cukorbetegségben szenved, tudja, mennyire fontos a cukor követése a vérben. A technológia fejlesztette ezt a folyamatot, de még mindig szükséges tűk és ujjbegyűjtések.
Az Egyesült Királyság Warwicki Egyetem kutatói ezen próbálnak változtatni, mesterséges intelligenciát alkalmazva a problémára.
Folyóiratban megjelent cikkben Tudományosa Dr. Leandro Pecchia vezette tudósok bemutatták, hogyan tudták kimutatni a cukrot a vérben az EKG jelek és a polcon kívül hordható érzékelők segítségével.
KAPCSOLÓDÓ: 5 CUKORBETEGEK KEZELÉSÉNEK TECHNOLÓGIÁJA VALÓSZÍNŰEN LÁTUNK
Az AI rendszer ugyanolyan jól működik
Két egészséges önkéntesekkel végzett kísérleti vizsgálat azt mutatta, hogy a rendszer átlagos érzékenysége és specificitása körülbelül 82% volt, ami összehasonlítható a hipoglikémia kimutatására használt jelenlegi rendszerrel. Jelenleg az NHS-n keresztül folyamatos glükózmonitorok vagy CGM-ek állnak rendelkezésre a vér cukorszintjének kimutatására. Tűvel ellátott szenzor segítségével mérik a folyadékban lévő glükózt. A szenor riasztásokat és adatokat küld egy eszközre. Az eszközöket gyakran naponta kétszer kell kalibrálni, és tartalmazniuk kell az ujjlenyomat-vércukorszint-teszteket.
„Az ujjlenyomat soha nem kellemes, és bizonyos körülmények között különösen nehézkes. Az éjszakai ujjlenyomat-vétel minden bizonnyal kellemetlen, különösen a gyermekkorú betegek számára "- mondta Dr. Pecchia a munkát bejelentő sajtóközleményben." Innovációnk abból állt, hogy mesterséges intelligenciát alkalmaztunk a hipoglikémia automatikus detektálására néhány EKG-ütem segítségével. Ez azért fontos, mert Az EKG bármilyen körülmények között kimutatható, beleértve az alvást is. ”
Az alany saját adatai használták az AI algoritmust
A Warwick-tudósok módszere annyira hatékony lehet, hogy az AI algoritmusokat az alany saját adataival képzik ki. Ha kohorsz adatot használnánk, a rendszer nem adná vissza ugyanazokat az eredményeket.
"Megközelítésünk lehetővé teszi a kimutatási algoritmusok személyre szabott beállítását, és hangsúlyozza, hogy a hipoglikémiás események hogyan befolyásolják az egyének EKG-ját. Ezen információk alapján a klinikusok minden egyes egyénhez igazíthatják a terápiát. Nyilvánvalóan több klinikai kutatásra van szükség ezen eredmények megerősítéséhez szélesebb populációkban. Ezért partnereket keresünk. - mondta Dr. Pecchia.
