인공 지능, 핑거 프릭 글루코스 테스트의 종말을 가져올 수 있다

인공 지능은 비침습적 센서를 사용하여 심전도(ECG)를 통해 저혈당 수준을 감지할 수 있는 새로운 기술을 개발하기 위해 사용되었다. 원시 심전도 신호에서 저혈당 사건을 감지할 수 있다. 이 기술은 워릭 대학교(University of Warwick)의 연구원들에 의해 개발되었으며, Dr. Leandro Pecchia가 포함되어 있다.

현재 지속적인 글루코스 모니터(Continuous Glucose Monitors, CGM)를 사용하고 있으며, 저혈당 감지에 사용된다. 이는 작은 바늘을 사용하는 침습적 센서를 통해 간질액中的 글루코스를 측정할 수 있다. 이는 알람과 데이터를 표시 장치에 보낸다. 종종, 침습적 핑거 프릭 혈당 레벨 테스트로 하루에 두 번 캘리브레이션을 해야 한다.

Dr. Leandro Pecchia의 워릭 대학교 팀은 1월 13일에 “정밀 의학과 인공 지능: 심전도 기반 저혈당 사건 감지에 대한 딥 러닝을 위한 파일럿 연구”라는 제목의 논문을 발표했다. 이는 네이처 스프링거 저널 サイエンティフィック 리포트에 발표되었다.

이 논문은 인공 지능의 최신 개발(딥 러닝)이 비침습적 웨어러블 센서를 통해 얻은 원시 심전도 신호에서 저혈당 사건을 감지할 수 있음을 입증했다.

건강한 자원봉사자들과 함께 두 개의 파일럿 연구가 진행되었으며, 평균 민감도와 특이도는 현재 CGM 성능과 비교할 수 있으며, 비침습적이다.

Dr. Leandro Pecchia는 워릭 대학교 공과대학의 연구원이다.

“핑거 프릭은 결코 즐거운 것이 아니며, 어떤 상황에서는 특히 번거롭다. 밤에 핑거 프릭을 하는 것은 특히 소아 환자에게 불쾌하다.”

“우리의 혁신은 인공 지능을 사용하여 몇 개의 심전도 비트를 통해 저혈당을 자동으로 감지하는 것이었다. 이는 중요하다因为 심전도는 잠자는 동안에도 감지할 수 있다.”

연구원들이 사용한 모델은 워릭 모델이라고 불리며, 이는 각 주제에서 저혈당 사건 동안 심전도가 어떻게 변경되는지 강조한다. 인공 지능 모델은 각 주제의 데이터로 연구원들에 의해 훈련되었다. 주제 간에 많은 차이가 있기 때문에, 코호트 데이터를 사용하여 시스템을 훈련시키면 같은 결과를 얻을 수 없다. 더 효과적인 접근 방법은 새로운 시스템을 기반으로 개인화된 치료이다.

워릭 과학자들의 방법이 इतन 효과적이었던 이유는 인공 지능 알고리즘이 주제의 데이터로 훈련되었기 때문이다.

“코호트 ECG 데이터로 훈련된 인공 지능 알고리즘의 성능은 주제 간의 차이로 인해 방해받을 것이다.”라고 Pecchia는 말했다.

“우리의 접근 방법은 감지 알고리즘의 개인화된 조정을 가능하게 하며, 저혈당 사건이 개인의 심전도에 어떻게 영향을 미치는지 강조한다. 이를 기반으로 임상가는 각 개인의 치료를 적응시킬 수 있다. 명백히 더 많은 임상 연구가 필요하다. 이것이 왜 우리는 파트너를 찾고 있는지이다.”

就在眼前

의료 분야에서 인공 지능은 이 기술의 주요 잠재적 사용 중 하나이다. 현재의 적용은 이미 매우 인상적이며, 계속 발전할 것이다. 이 새로운 기술은 당뇨 환자의 가장 불편한 일상적인 측면 중 하나를 해결할 수 있으며, 핑거 프릭 테스트의 종말을 가져올 수 있다.

종종, 주요 의료 발전이 인공 지능으로 인해 발생할 수 있는 것에 초점이 맞춰져 있다. 질병을 치료하고 극도로 정밀한 수술을 수행하는 것과 같은 것들이다. 이것은 모두 사실이며, 의료 분야에 주요 발전을 가져올 것이며, 이는 다시 사회에 영향을 미칠 것이다. 로봇이 대부분의 수술을 수행하고, 의약품과 치료법을 개발하며, 거의 모든 것을 할 수 있는 시대가 올 것이다. 그러나 이것이 정확히 언제 발생할지 아무도 모른다. 그러나 워릭 대학교의 연구원들이 개발한 기술이나 로봇공학의 발전과 같은 인공 피부와 같은 것들, 인공 지능은 곧 이러한 의료 조건을 가진 사람들의 일상生活을 변경할 것이다. 우리는 이러한 주요 의료 발전을 보기 위해 미래를 기다릴 필요가 없다. 수백만 명의 삶을 극적으로 변경할 기술은就在 눈 앞에 있다.