科學研究：智能手機可能有助於檢測糖尿病


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加州大學舊金山分校（UC San Francisco）的研究人員開發出一種“數字生物標誌物”，通過智能手機的內置相機發現2型糖尿病——世界上最主要的致病和死亡因素之一——有望為抽血和基於臨床的篩查方式提供一種潛在的低成本、可家用的選項。


2型糖尿病影響了超過3200萬美國人和全世界超過4.5億的人口，它能增加涉及幾乎所有器官係統的疾病風險，包括冠心病、腎衰竭、失明和中風。最近的流行病中，科學家發現它也會增加COVID-19的重症風險。
然而，半數的糖尿病患者並沒有察覺到患病和對自身的健康風險。
在2020年8月17日《自然·醫學》（Nature Medicine）上的研究的共同主要作者、心髒病學助理教授、醫學博士和公共衛生碩士Geoffrey H. Tison說：“通過無痛的、基於智能手機的測試，為發現像糖尿病這樣有著許多嚴重後果的疾病的能力提出了許多可能性。我們希望讓這樣的方式成為協助確定糖尿病高危人群的工具，最終幫助降低未診斷糖尿病的患病率。”
研究人員表示，利用智能手機已經包含的技術，可輕鬆部署篩查工具，能迅速提高發現糖尿病的能力，包括無法獲得傳統醫療保健的人群。


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根據世衛組織的數據，糖尿病本身是全球第七大死因，同時會顯著增加心髒病的患病風險，而心髒病是美國和全世界的主要死因。美國疾病控製與預防中心估計，2型糖尿病患者死於心髒病概率是沒有糖尿病的人的兩倍。
主要作者、心髒病學臨床導師、醫學博士和理學碩士Robert Avram說：“糖尿病可以在很長一段時間內無症狀，使得診斷變得更加困難。直到現在，一直缺乏無創和可廣泛推廣的糖尿病檢測工具，這促使我們開發這種算法。”
在開發生物標記的過程中，研究人員推測，智能手機的攝像頭能夠用於檢測名為光電容積脈搏波（photoplethysmography，PPG）的信號，來檢測糖尿病引起的血管損傷，而大多數移動設備，包括智能手表和健身手環，都能夠獲得這種信號。研究人員用手機閃光燈和攝像頭，通過捕捉指尖上與每次心跳相對應的顏色變化來檢測PPG。
在《自然·醫學》的研究中，UCSF的研究人員從eHeart健康研究中的53,870名患者處獲得了接近300萬條PPG記錄，這些患者使用iphoness上Azumio即時心率應用，並報告稱已被醫療機構診斷為糖尿病。這些數據用於開發和驗證一種深度學習算法，以利用智能手機測量的PPG信號來檢測是否存在糖尿病。
總體來說，該算法在兩個獨立的數據集中正確識別了高達81%的患者是否患有糖尿病。而在另一個從個人診所登記的患者數據集中測試時，算法正確識別了82%的糖尿病患者。
在算法預測沒有糖尿病的患者中，驗證性數據集的92%到97%的患者確實沒有糖尿病。當這種基於PPG的預測與其他容易獲得的患者信息（如年齡，性別，體重指數和種族/民族）結合使用時，預測性能可進一步提高。
作者表示，在這種水平的預測性能下，該算法能夠起到類似於其他廣泛推廣的疾病篩查工具的作用，惠及更廣泛的人群，然後由醫生確診糖尿病和相關治療方案。
UCSF健康心髒病學家、心髒科教授兼主任、醫學博士、研究的作者Jeffrey Olgin,說：“我們證明了算法的性能足以媲美其他常規的檢測，如乳腺癌的鉬靶或宮頸癌的宮頸細胞學檢測，其無痛性使其具有重複檢測的吸引力。像這樣一種易獲得的、基於智能手機的工具，可用於識別和鼓勵糖尿病高風險個體去尋醫並獲得低成本的確認測試。”
作者建議進一步研究，以確定這種方法對特定臨床應用的有效性，如篩查或治療監測。
翻譯：陳振翀
審校：巢栩嘉
引進來源：加州大學舊金山分校
引進鏈接：https://medicalxpress.com/news/2020-08-smartphoness-diabetes.html


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