Уникальный дизайн: ИИ научили определять уровень глюкозы

Автор
931
Уникальный дизайн: ИИ научили определять уровень глюкозы

Нейросеть назначает пациенту терапию, заменяя живого врача, который может следить за процессом параллельно.

Исследователи Университета Орегона (США), используя искусственный интеллект и автоматизированный мониторинг, разработали метод, который помогает людям, страдающим сахарным диабетом первого типа. Он автоматически контролирует уровень глюкозы в крови. Исследование опубликовано в журнале Nature Metabolism.

"Дизайн нашей системы уникален, — заявил ведущий автор Николь Тайлер. — Мы разработали алгоритм ИИ с помощью математического симулятора. Когда мы проверяли его на реальных данных пациентов с сахарным диабетом первого типа, он генерировал рекомендации, которые были очень похожи на рекомендации эндокринологов". Он объяснил, что это важно, так как им нужно посещать специалистов каждые три-шесть месяцев.

За это время они могут столкнуться с опасными осложнениями, которые связаны с высоким или низким уровнем глюкозы. Люди с сахарным диабетом первого типа не вырабатывают инсулин, поэтому они должны принимать его непрерывно в течение дня с помощью инсулинового насоса или посредством многократных ежедневных инъекций. Алгоритм же использует данные, собранные с монитора глюкозы.

В сочетании с приложением для смартфона под названием DailyDose, рекомендации алгоритма совпадали с мнением врачей в 87,9% случаев. Новое исследование включало мониторинг 16 человек с сахарным диабетом первого типа в течение четырех недель, показав, что модель может помочь уменьшить низкий уровень глюкозы. Если не получать такие рекомендации, это может привести к коме или смерти.

Воссоздаст даже щетину: новый ИИ может улучшить снимок в 60 раз

"В мире есть аналогичные алгоритмы, но очень мало клинических испытаний на этот счет, — отметили ученые. — Очень немногие из них показали статистически релевантный результат — большинство исследователей не сравнивают рекомендации алгоритмов с рекомендациями врача. Помимо улучшения контроля над глюкозой, наш алгоритм генерировал рекомендации, которые имели очень высокую корреляцию с рекомендациями врачей".