AI + ECG心线可准确预测糖尿病及糖尿病前期
发表在在线期刊上的初步研究表明，一种人工智能(AI)算法，来自于心电图上记录的个人心跳特征，可以准确预测糖尿病和糖尿病前期BMJ创新．
研究人员说，如果在更大规模的研究中得到验证，这种方法可以用于低资源环境下的疾病筛查。
2019年，全球估计有4.63亿成年人患有糖尿病，在早期发现这种疾病是预防随后出现严重健康问题的关键。但诊断在很大程度上依赖于血糖的测量。
研究人员指出，这不仅是侵入性的，而且在资源匮乏的环境中作为大规模筛查测试进行推广也具有挑战性。
心血管系统的结构和功能变化发生在早期，甚至在指示之前血糖这些变化会在心电图上显示出来。
因此，研究人员想看看机器学习(AI)技术是否可以利用ECG的筛查潜力来预测糖尿病高危人群的前驱糖尿病和2型糖尿病。
他们利用了那格浦尔信德家族糖尿病(DISFIN)研究的参与者，该研究研究了印度那格浦尔信德家族中2型糖尿病的遗传基础和其他代谢特征，这些信德家族患有这种疾病的风险很高。
至少有一个已知的2型糖尿病病例，并且居住在那格浦尔的家庭被纳入了这项研究，那里有高密度的信德人。
参与者提供了他们个人和家庭病史的详细信息，他们的正常饮食，并进行了全面的血液测试和临床评估。他们的平均年龄为48岁，其中61%是女性。
糖尿病前期和糖尿病是根据美国糖尿病协会指定的诊断标准确定的。
2型糖尿病和前驱糖尿病的患病率都很高:分别约为30%和14%。胰岛素抵抗的患病率也很高——35%，其他有影响的并存疾病的患病率也很高——高血压(51%)、肥胖(约40%)和血脂紊乱(36%)。
对1262名参与者进行了持续10秒的标准12导联心电图。在10461支单曲中，每一支单曲都包含了100种独特的结构和功能特征心跳并生成一个预测算法(DiaBeats)。
基于个体心跳的形状和大小，DiaBeats算法快速检测出糖尿病和前驱糖尿病，总体准确率为97%，精度为97%，不受年龄、性别和共存代谢障碍等影响因素的影响。
重要的ECG特征始终与糖尿病和糖尿病的典型心脏变化的已知生物触发因素相匹配糖尿病前期．
研究人员承认，研究参与者都是糖尿病和其他代谢紊乱的高危人群，因此不太可能代表一般人群。在服用糖尿病、高血压、高胆固醇等处方药的人群中，糖尿病诊断的准确性略低。
也没有糖尿病前期或糖尿病患者的数据，因此无法确定早期筛查的影响。
“从理论上讲，我们的研究提供了一种相对便宜、非侵入性和准确的替代方法(替代目前的诊断方法)，可以作为有效检测糖尿病和早期糖尿病的看门人糖尿病他们总结道。
“然而，采用这种方法算法进入常规实践将需要在外部独立数据集上进行强有力的验证，”他们警告说。
