Kunstig intelligens kan gjøre slutt på glukosetester med fingerstikk

Kunstig intelligens ble brukt til å utvikle ny teknologi som var i stand til å oppdage lave glukosenivåer via EKG ved hjelp av en ikke-invasiv sensor. Den er i stand til å oppdage hypoglykemiske hendelser fra rå EKG-signaler. Teknologien ble utviklet av forskere fra University of Warwick, inkludert Dr. Leandro Pecchia.

Kontinuerlige glukosemålere (CGM) brukes for tiden, og de er tilgjengelige for hypoglykemisk påvisning. De er i stand til å måle glukose i interstitiell væske ved å bruke en invasiv sensor med en liten nål. Dette sender deretter alarmer og data til en skjermenhet. Ofte må de kalibreres to ganger om dagen med invasive blodsukkertester med fingerstikk. 

Dr. Leandro Pecchias team ved University of Warwick publiserte resultatene sine 13. januar i en artikkel med tittelen "Precision Medicine and Artificial Intelligence: A Pilot Study on Deep Learning for Hypoglycemic Events Detection based on ECG." Den ble publisert i tidsskriftet Nature Springer Vitenskapelige rapporter.

Artikkelen beviste at den siste utviklingen innen kunstig intelligens (dyp læring) kan brukes til å oppdage hypoglykemiske hendelser fra rå EKG-signaler som innhentes gjennom ikke-invasive bærbare sensorer.

Det ble utført to pilotstudier med friske frivillige, og de fant at gjennomsnittlig sensitivitet og spesifisitet hypoglykemisk påvisning er sammenlignbar med gjeldende CGM-ytelse, men den er ikke-invasiv.

Dr. Leandro Pecchia er fra School of Engineering ved University of Warwick.

«Fingerplukker er aldri hyggelig og i noen tilfeller spesielt tungvint. Å ta fingerplukking om natten er absolutt ubehagelig, spesielt for pasienter i pediatrisk alder.

"Vår innovasjon besto i å bruke kunstig intelligens for automatisk å oppdage hypoglykemi via få EKG-slag. Dette er relevant fordi EKG kan oppdages under alle omstendigheter, inkludert søvn."

Modellen som brukes av forskerne kalles Warwick-modellen, og den fremhever hvordan EKG endres hos hvert enkelt individ under en hypoglykemisk hendelse. AI-modellen ble trent av forskerne med hvert enkelt individs egne data. Siden det er så mange intersubjektive forskjeller, ville bruk av kohortdata for å trene systemet ikke gi de samme resultatene. En mer effektiv tilnærming ville være personlig terapi basert på det nye systemet.

Det er sannsynlig at Warwick-forskernes metode var så effektiv fordi AI-algoritmene trenes med forsøkspersonens egne data. 

"Ytelsen til AI-algoritmer trent over kohort-EKG-data ville bli hindret av disse forskjellene mellom fag," sier Pecchia.

"Vår tilnærming muliggjør personlig justering av deteksjonsalgoritmer og understreker hvordan hypoglykemiske hendelser påvirker EKG hos enkeltpersoner. Basert på denne informasjonen kan klinikere tilpasse terapien til hver enkelt. Det kreves tydeligvis mer klinisk forskning for å bekrefte disse resultatene i bredere populasjoner. Det er derfor vi ser etter partnere.»

Rett rundt hjørnet

Kunstig intelligens innen det medisinske feltet er en av de største potensielle bruksområdene for denne teknologien. De nåværende søknadene er allerede ekstremt imponerende, og de vil fortsette å utvikle seg. Denne nye teknologien kan løse en av de mest ubehagelige daglige aspektene ved diabetikere, og den kan godt få slutt på fingerstikkprøvene som kreves. 

Ofte er fokuset på store medisinske fremskritt som kan finne sted på grunn av kunstig intelligens, som å kurere sykdommer og utføre ekstremt presise kirurgiske operasjoner. Alt dette er sant, og det vil utvilsomt bringe store fremskritt til det medisinske feltet, som da vil gjøre det samme for samfunnet. Det vil komme en tid da roboter utfører de fleste kirurgiske prosedyrer, utvikler legemidler og kurer, og nesten alt annet man kan tenke seg. Selv om dette ikke er langt unna, vet ingen nøyaktig hvor lang tid det vil ta å nå det punktet. Men med den typen teknologi utviklet av forskerne ved University of Warwick, eller andre fremskritt innen robotikk som proteser og kunstig hud, vil kunstig intelligens snart endre hverdagen til mennesker som lever med disse medisinske tilstandene. Vi trenger ikke vente på fremtiden for å se de store medisinske fremskrittene, teknologi som drastisk vil endre hundrevis av millioner av liv er rett rundt hjørnet.