App di động kết hợp công nghệ học sâu giúp phát hiện tiểu đường

Bằng cách tích hợp thêm công nghệ học sâu vào một App di động có sẵn, trong tương lai việc theo dõi, kiểm soát tình trạng bệnh tiểu đường sẽ dễ dàng hơn rất nhiều.

Trước giờ, bệnh tiểu đường là một trong những nguyên nhân gây bệnh và tử vong hàng đầu, ảnh hưởng đến hơn 450 triệu người trên toàn thế giới. Mặc dù công nghệ đã tiến một bước dài trong việc giúp phát hiện và quản lý bệnh tiểu đường, nhưng nó vẫn thường tập trung qua việc lấy máu và các công cụ lâm sàng khác. Hơn nữa, khoảng một nửa số người mắc bệnh tiểu đường thậm chí không biết rằng họ mắc bệnh.

Tác giả chính Robert Avram nhận định: “Bệnh tiểu đường có thể không có triệu chứng trong một thời gian dài, khiến việc chẩn đoán khó khăn hơn nhiều”.

Vì thế, các nhà nghiên cứu tại UC San Francisco đã đưa ra một phương pháp phát hiện bệnh tiểu đường đầy hứa hẹn, bằng cách sử dụng camera trên điện thoại thông minh và một số phương pháp học sâu, tích hợp vào ứng dụng đo nhịp tim Instant Heart Rate có sẵn từ Azumio, để ghi lại các phép đo thể tích đồ (photoplethysmography – PPG), là quá trình sử dụng ánh sáng để đo lưu lượng máu.

Khi phát triển công nghệ này, các nhà nghiên cứu đã đưa ra giả thuyết rằng, một camera trên điện thoại thông minh có thể được sử dụng để phát hiện tổn thương mạch máu do bệnh tiểu đường gây ra, bằng cách đo các tín hiệu PPG, mà hầu hết các thiết bị di động, bao gồm đồng hồ thông minh và thiết bị theo dõi thể dục có khả năng thu được.
Khi người dùng đặt đầu ngón tay của mình lên đèn pin và máy ảnh của điện thoại, ứng dụng sẽ đo PPG, bằng cách chụp các thay đổi màu sắc cũng như lưu lượng máu trong đầu ngón tay tương ứng với mỗi nhịp tim.

Mặc dù cách đo nhịp tim có thể khá phổ biến và hiệu quả trên điện thoại thông minh, nhưng các nhà nghiên cứu của UCSF cũng nhận thấy rằng, dữ liệu nhịp tim, cùng với sự thay đổi nhịp tim và một số hình thái dạng sóng PPG cũng có tương quan với nhiều cơ chế sinh lý bị ảnh hưởng bởi bệnh tiểu đường gây ra.

Vì vậy, họ đã thực hiện một nghiên cứu để xem liệu PPG có thể là một chỉ số sinh học chính xác để phát hiện bệnh tiểu đường hay không.

Các nhà nghiên cứu đã phát triển và xác thực một thuật toán học sâu sử dụng gần 3 triệu bản ghi PPG từ 53.870 bệnh nhân. Thuật toán từ bản ghi PPG dự đoán chính xác tới 82% bệnh nhân mắc tiểu đường.

Thậm chí, hiệu suất của thuật toán này còn được cải thiện hơn nữa khi kết hợp với dữ liệu bệnh nhân, chẳng hạn như tuổi, giới tính và chỉ số BMI, cũng như các bệnh đi kèm khác.

Hiện tại, cần thêm nhiều nghiên cứu hơn nữa để kết hợp các thuật toán này vào trong các app kỹ thuật số trước khi công bố chính thức.

Công trình này vừa được công bố trên tạp chí Nature vào ngày 18/8 với tiêu đề: “Có thể xác định chỉ số sinh học của bệnh tiểu đường từ các tín hiệu mạch máu dựa trên điện thoại thông minh”.

Theo Mdegadet