人工智能可能会终结指尖血糖测试

人工智能被用来开发新的技术，能够通过非侵入式传感器使用心电图（ECG）检测低血糖水平。它能够从原始的心电图信号中检测到低血糖事件。该技术由华威大学的研究人员开发，包括莱安德罗·佩奇亚博士。

目前，连续血糖监测器（CGM）被使用，它们可以检测低血糖事件。它们可以通过使用带有小针头的侵入式传感器来测量间质液中的血糖含量。然后，它会将警报和数据发送到显示设备。通常，它们需要每天用侵入式指尖血糖测试进行两次校准。

莱安德罗·佩奇亚博士的团队在华威大学于1月13日在一篇题为“精准医学和人工智能：基于深度学习的低血糖事件检测的试点研究”的论文中发表了他们的结果。该论文发表在《自然》春格出版社的科学报告期刊上。

该论文证明，人工智能（深度学习）的最新发展可以用来从通过非侵入式可穿戴传感器获取的原始心电图信号中检测低血糖事件。

进行了两项针对健康志愿者的试点研究，他们发现低血糖检测的平均敏感性和特异性与当前的CGM性能相当，但它是非侵入式的。

莱安德罗·佩奇亚博士来自华威大学的工程学院。

“指尖血糖测试从来都不愉快，在某些情况下尤其麻烦。特别是对于儿童患者，夜间进行指尖血糖测试尤其不愉快。”

“我们的创新在于使用人工智能自动通过几次心电图检测低血糖。这很重要，因为心电图可以在任何情况下检测，包括睡眠。”

研究人员使用的模型称为华威模型，它突出了每个受试者在低血糖事件期间心电图的变化。人工智能模型由研究人员使用每个受试者的数据进行训练。由于有很多个体间的差异，使用队列数据训练系统不会产生相同的结果。更有效的方法将是基于新系统的个性化治疗。

华威科学家的方法可能之所以如此有效，是因为人工智能算法是用受试者的数据训练的。

“在队列心电图数据上训练的人工智能算法的性能将受到这些个体间差异的阻碍，”佩奇亚说。

“我们的方法可以实现检测算法的个性化调优，并强调低血糖事件如何影响个体的心电图。基于这些信息，临床医生可以根据每个个体调整治疗。当然，需要更多的临床研究来确认这些结果在更广泛的人群中。因此，我们正在寻找合作伙伴。”

就在眼前

人工智能在医疗领域的应用是该技术的一个主要潜在用途。当前的应用已经非常令人印象深刻，它们将继续进步。这种新技术可以解决糖尿病患者最不舒服的日常方面之一，它可能会终结指尖血糖测试的需求。

通常，人们关注的是由于人工智能而可能发生的重大医疗进步，例如治愈疾病和进行极其精确的外科手术。这都是真的，它无疑会为医疗领域带来重大进步，这反过来又会为社会带来进步。将来会有机器人执行大多数手术、开发药物和治愈方法，几乎所有其他可想象的事情。虽然这并不遥远，但没有人知道到达那一刻需要多长时间。然而，随着华威大学研究人员开发的技术或其他机器人技术（如假肢和人工皮肤）的进步，人工智能很快就会改变患有这些医疗条件的人们的日常生活。我们不需要等待未来来看到重大医疗进步，能够极大地改变数亿人生活的技术就在眼前。