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美科學家用演算法分析PPG訊號 手機就能檢測糖尿病

美科學家用演算法分析PPG訊號 手機就能檢測糖尿病。李建樑

美國有3,000萬人患有糖尿病,但幾乎4分之1的人不知道自己患有糖尿病。目前醫生需採集血液樣本來診斷糖尿病。但許多人無法輕易獲得醫療服務,因此需要更簡單的糖尿病檢測方法。目前多數研究團隊運用分析視網膜黃斑體病變的方式來檢測糖尿病,而加州大學舊金山分校(UCSF)研究團隊則利用手機健身追蹤App的數據,運用光體積變化描記圖技術(Photoplethysmography;PPG),分析手指血管擴張狀況,開發出1種創新且免費的糖尿病檢測方法。

根據Mobi HealthNews報導,糖尿病與血液流過人體血管的方式發生變化有關。當心臟推送血液時,會產生一股穿過身體的壓力脈衝。周邊血管會膨脹以容納進入的血液。若將智慧型手機的閃光燈和鏡頭放在手指旁邊,就能觀察到血管擴張引起的微小變化。

隨著心臟的每次收縮,皮膚會反射出越來越多的光。手機鏡頭可檢測到這種變化,從相關數據中提取有關血流的資訊。

UCSF醫學中心博士後研究員,該論文主要作者Robert Avram表示,光體積變化描記圖技術(PPG)信號是已很容易從智慧型手機和穿戴裝置獲取,以追蹤心率的測量結果。

Avram及其同事收集了54,269名參加過加UCSF健康eHeart研究的成年人的數據。這些參與者使用Azumio Instant Heart Rate App測量其心率。該App用手機鏡頭和手電筒來測量用戶指尖的血量變化。該研究的參與者平均年齡為45歲,7%的經診斷患有糖尿病。

將演算法應用於PPG信號數據後,研究人員的模型正確辨識了72%的糖尿病患者,並在納入身體質量指數(BMI)、年齡和性別等風險因素後,該演算法的準確度提高到81%。此外,該模型正確預測了97%沒有糖尿病的人。

由於該演算法的準確率大致相當於醫院前使用的糖尿病風險評分表,因此研究人員正在將其模型應用於兩家心血管預防診所。這項數位工具若經驗證,將讓患者能輕鬆地評估自身的糖尿病風險,從而更快地尋求適當的護理。

Avram指出,在糖尿病的早期階段會發生某些血管變化。糖尿病可能在很長一段時間內無症狀,但不良血管變化仍會無聲地發生,而可能導致心血管併發症。因此研究低成本、無創的檢測工具很重要。這種技術能成為在家中篩查糖尿病的低成本方法,因為具有鏡頭和手電筒的光學系統就能使用,而大多數人都擁有智慧型手機。

該團隊已展開後續研究,想研究該演算法在不同人群中的表現。例如,該團隊目前專注於非裔美國人和亞洲人,因其糖尿病發病率高於美國白人。他們也有興趣了解是否可能使用這種方法確定某人是否患有早期或晚期糖尿病。

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