人工知能は指の血糖検査の終焉をもたらすか

人工知能を用いて、非侵襲性センサーを使用したECGによる低血糖レベルの検出が可能な新技術が開発された。この技術は、生のECG信号から低血糖イベントを検出できる。University of Warwickの研究者によって開発され、Dr. Leandro Pecchiaが参加した。

現在、低血糖検出用のContinuous Glucose Monitors（CGM）が使用されており、侵襲性センサーを使用して間質液中のグルコースを測定する。小さな針を使用した侵襲性センサーが使用され、データとアラームを表示デバイスに送信する。通常、1日2回、侵襲性の指の血糖レベルテストで較正する必要がある。

Dr. Leandro Pecchiaのチームは、University of Warwickで「Precision Medicine and Artificial Intelligence: A Pilot Study on Deep Learning for Hypoglycemic Events Detection based on ECG」と題した論文を2023年1月13日にNature Springer誌のScientific Reportsに発表した。

この論文では、最新の人工知能（ディープラーニング）の技術を使用して、非侵襲性の可穿着センサーを介して取得される生のECG信号から低血糖イベントを検出できることを実証した。

健康なボランティアを対象とした2つのパイロット研究が行われ、平均的な感度と特異性の低血糖検出は、現在のCGMのパフォーマンスと比較可能であることがわかったが、非侵襲性である。

Dr. Leandro Pecchiaは、University of WarwickのSchool of Engineeringに所属する。

「指の血糖検査は決して快適ではなく、特定の状況では特に面倒である。夜間に指の血糖検査を行うことは、特に小児患者にとっては特に不快である。」

「私たちの革新は、わずかなECGビートを介して低血糖を自動検出するために人工知能を使用することだった。これは、ECGが睡眠中でも検出できるため、重要である。」

研究者が使用したモデルは、Warwickモデルと呼ばれ、低血糖イベント中に各被験者のECGがどのように変化するかを強調する。このAIモデルは、各被験者の独自のデータで訓練された。被験者間の違いが多いため、コホートデータでシステムを訓練すると同じ結果は得られない。より効果的なアプローチは、新しいシステムに基づく個別の治療である。

Warwick科学者の方法が効果的だったのは、AIアルゴリズムが被験者の独自のデータで訓練されたためである可能性が高い。

「コホートECGデータで訓練されたAIアルゴリズムのパフォーマンスは、被験者間の違いによって妨げられるだろう」とPecchia氏は述べた。

「私たちのアプローチでは、検出アルゴリズムの個別の調整が可能になり、低血糖イベントが個々のECGに与える影響を強調できる。臨床医は、この情報に基づいて治療を各個別の患者に合わせて適応できる。明らかに、より広範な集団に対する臨床研究が必要である。したがって、パートナーを探している。」

すぐそこに

医療分野における人工知能は、この技術の主要な潜在的用途の1つである。現在の応用はすでに非常に印象的であり、さらに進歩するだろう。この新しい技術は、糖尿病患者にとって最も不快な日常の側面の1つを解決し、指の血糖検査の必要性を終わらせることができる。

しばしば、人工知能によって起こる可能性のある主要な医療の進歩、たとえば病気の治療や非常に正確な手術の実行に焦点が当てられる。そうである。これは確かに医療分野に重大な進歩をもたらし、それが社会にも同様の影響を与えるだろう。手術のほとんどをロボットが実行し、薬剤や治療法を開発し、ほぼすべての他のことが想像できるようになる時代が来るだろう。しかし、その時期がいつになるかは誰もわからない。ただし、University of Warwickの研究者によって開発されたこの種の技術、またはロボティクスの進歩、たとえば義肢や人工皮膚などの開発により、人工知能はすぐに、これらの医療条件を患っている人の日常生活を変えることになる。将来を見て医療の重大な進歩を待つ必要はない。数百万人の生活を劇的に変える技術は、すぐそこにあります。