Медицинская карта
Плохой врач лечит болезнь, хороший - причину болезни.
  • гепатит
  • Недели беременности

    Беременность по неделям

  • Сколько живут с диагнозом рак
  • Как рыбий жир может уменьшить воспаление

Носимые устройства и машинное обучение могут прогнозировать краткосрочный контроль уровня сахара в крови у пациентов с преддиабетом

2022-02-18 15:52:40

Вместо того, чтобы полагаться на традиционные подходы, которые могут только предсказать, будет ли контроль сахара в крови пациентов прогрессировать от преддиабета до диабета в следующие 5-10 лет, группа исследователей обнаружила, что объединение данных в реальном времени с носимых мониторов и подходов машинного обучения может создать точный и краткосрочный прогноз контроля уровня сахара в крови с данными всего за шесть месяцев. Исследование, проведенное Медицинской школой Перельмана при Пенсильванском университете, открывает двери для потенциальной профилактики диабета среди многих представителей этой группы населения за счет более оперативных вмешательств. Эти выводы были опубликованы в журнале npj Digital Medicine .


«Хотя каждый третий взрослый в Соединенных Штатах страдает предиабетом, у нас нет возможности определить в режиме реального времени, прогрессирует ли пациент в направлении развития диабета или от него отходит», — сказал ведущий автор Митеш Патель, доктор медицины, магистр делового администрирования, доцент. Медицинского факультета Пенсильванского университета и вице-президента по клинической трансформации компании Ascension. «Системы здравоохранения и страховые компании могут использовать этот тип информации, чтобы лучше рекомендовать изменения в поведении или лекарства для предотвращения диабета так же, как оценки риска уже используются для предотвращения сердечных заболеваний».


Предиабет — это состояние, при котором уровень сахара в крови пациента повышен, но не до уровней, наблюдаемых при диабете. Эти пациенты рискуют прогрессировать до этого заболевания, поэтому врачи обычно принимают решения о лечении пациентов на основе моделей, разработанных для прогнозирования контроля уровня сахара в крови — технически называемого «гликемическим» контролем — с базовыми данными на определенный момент времени, такими как тесты или информация, полученная во время встречи. Данные по краткосрочным прогнозам остаются ограниченными, и большинство прогнозов сосредоточено на следующих пяти-десяти годах.


Это оставляет желать лучшего, когда дело доходит до профилактики. Поэтому исследователи из Penn Medicine решили выяснить, можно ли создать модель, которая бы делала прогнозы более быстрыми, используя комбинации носимых устройств и формул прогнозирования с применением или без применения методов машинного обучения.


Участники были набраны через Penn Medicine и случайным образом распределены по разным группам исследования. Каждому пациенту выдали устройство, которое отслеживало физическую активность, частоту сердечных сокращений и активность во сне, а также носимое устройство, которое носили на запястье или на талии. Устройства были синхронизированы с Way to Health, платформой Penn Medicine для отслеживания данных, которая каждый день собирала информацию с устройств. Все пациенты также получили электронные весы, которые синхронизировались аналогичным образом. Через шесть месяцев каждый пациент прошел лабораторное тестирование и окончательное взвешивание. Всего исследование завершили 150 человек.


Когда исследовательская группа проанализировала свои данные, они обнаружили, что почти по всем направлениям прогнозы контроля уровня сахара в крови были значительно лучше среди пациентов, которые использовали наручные носимые устройства. Это включало в себя улучшение или ухудшение контроля сахара в крови у пациентов. Исследователи заметили, что пациенты с наручными устройствами в среднем делают на 1000 шагов больше, чем те, у кого есть поясные носимые устройства.

Оставьте комментарии и отзывы!

Используйте нормальные имена. Ваш комментарий будет опубликован после проверки.

(обязательно)