Derin Öğrenme Kullanan Akıllı Telefon Uygulaması ile Diyabet Tespiti

  • 19/08/2020

Derin Öğrenme Kullanan Akıllı Telefon Uygulaması ile Diyabet Tespiti

Diyabet dünya çapında 450 milyondan fazla insanı etkileyen, dünyanın en önemli hastalık ve ölüm nedenlerinden biridir. Teknoloji, diyabeti tespit etme ve yönetmede önemli bir yol kat etmiş olsa da; halen kan alınmasını gerektiren klinik araçlar yaygın olarak kullanılıyor. Ayrıca diyabetli insanların yaklaşık yarısı hastalığa sahip olduklarının farkında bile değil.


UC San Francisco'daki araştırmacılar, fotopletismografi (PPG) ölçümlerini almak için Azumio markasının Anlık Kalp Atış Hızı (Instant Heart Rate) uygulamasını kullandılar. İşin içine akıllı telefonun kamerası ile biraz derin öğrenmeyi de katarak diyabeti tespit etmek için umut verici bir yöntem buldular. Kullanıcı parmak ucunu telefonun fenerinin ve kamerasının üzerine denk gelecek şekilde yerleştirdiğinde, uygulama her kalp atışına karşılık gelen parmak ucundaki renk değişikliklerini yakalayarak PPG’leri ölçüyor. Bu veriler kullanıcıya anlık kalp atış hızı olarak geri bildiriliyor.


Akıllı telefonları kalp atış hızı ölçümü için kullanmak başlı başına etkileyici bir durumken; UCSF araştırmacıları kalp atış hızı verilerinin, kalp atış hızı değişkenliğinin ve PPG dalga biçimi morfolojisinin belirli özelliklerinin diyabetten etkilenen endotelyal yaşlanma ve mikrovasküler ateroskleroz gibi birçok fizyolojik mekanizma ile ilişkili olduğunu buldular. Bunun üzerine, PPG'nin diyabeti tespit etmekte biyobelirteç olarak kullanılabilirliğini araştırmak için UCSF'nin geniş kapsamlı “Health eHeart” araştırmasının parçası olarak bir çalışma yürüttüler.


Araştırmacılar, 53 bin 870 hastanın yaklaşık 3 milyon PPG kaydını kullanarak bir derin öğrenme algoritması geliştirip doğruladılar. Algoritma, diyabetli hastaların % 82'sinde diyabetin varlığını ve diyabeti olmayan hastaların % 97'sinde diyabet yokluğunu başarılı bir şekilde tanımlamayı başardı. Algoritmanın performansı, yaş, cinsiyet ve vücut kütle indeksi gibi hasta verilerinin yanı sıra komorbiditelerle birleştirildiğinde daha da arttı. Ek bir analiz, algoritmanın puanı ile deneklerin A1c'si arasında bir korelasyon olduğunu gösterdi.


Yeni dijital biyobelirtecin bu sürece en iyi nasıl dahil edileceğine dair daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulsa da, ortaya çıkan sonuçlara göre PPG’nin diyabet tedavisinde yeni bir yöntem olarak kabul edilmesi ve akıllı telefonların sağlık kontrolü süreçlerine daha fazla dahil edilmesi olası görülüyor.

Kaynak: www.medgadget.com