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Gli Smartphones hanno potuto essere utilizzati per individuare il diabete di tipo 2

I ricercatori a Uc San Francisco hanno sviluppato “un biomarcatore digitale„ che userebbe la macchina fotografica incorporata di uno smartphone per individuare il diabete di tipo 2 - una delle cause superiori del mondo della malattia e della morte - potenzialmente fornendo un a basso costo, alternativa della in-casa a sangue ritira ed a strumenti basati a clinica della selezione.

Il diabete di tipo 2 pregiudica più di 32 milione Americani e più di 450 milione di persone universalmente e può sollevare il rischio di malattie che pregiudicano quasi ogni sistema dell'organo, compreso la coronaropatia, l'insufficienza renale, la cecità ed il colpo. Nella pandemia corrente, egualmente è stato trovato per aumentare il rischio di sintomi severi di COVID-19.

Tuttavia, la metà della gente con il diabete è ignara della loro diagnosi e rischi alla loro salubrità.

“La capacità di individuare un termine come diabete che ha tante conseguenze severe di salubrità facendo uso di un indolore, a prova basata a Smartphone solleva tante possibilità,„ ha detto l'autore Geoffrey co-senior H. Tison, il MD, il MPH, assistente universitario in cardiologia, dello studio del 17 agosto 2020 nella medicina della natura. “La visione sarebbe per uno strumento come questa da assistere nell'identificazione della gente all'elevato rischio di avere diabete, infine contribuente a fare diminuire la prevalenza del diabete undiagnosed.„

Gli strumenti della selezione che può essere spiegato facilmente, facendo uso di tecnologia già contenuta in smartphones, potrebbero aumentare rapido la capacità di individuare il diabete, i ricercatori hanno detto, compreso le popolazioni fuori mano di assistenza medica tradizionale.

Mentre il diabete mellito è la settima più alta causa della morte globale da sè, secondo l'organizzazione mondiale della sanità, egualmente solleva significativamente il rischio di malattia di cuore, che è la causa della morte principale negli Stati Uniti ed universalmente. Il preventivo di centri per il controllo e la prevenzione delle malattie degli Stati Uniti che la gente con il diabete di tipo 2 è due volte probabile morire della malattia di cuore come coloro che non ha diabete.

Il diabete può essere asintomatico per un lungo periodo di tempo, rendente lo molto più duro diagnosticare. Fin qui, strumenti non invadenti e ampio-evolutivi per individuare diabete per essere mancare, motivante ci per sviluppare questo algoritmo.„

Robert Avram, MD, MSc, autore principale, istruttore clinico in cardiologia

Nello sviluppare il biomarcatore, i ricercatori hanno supposto che una macchina fotografica dello smartphone potrebbe essere usata per individuare il danno vascolare dovuto il diabete misurando i segnali chiamati photoplethysmography (PPG), che la maggior parte dei dispositivi mobili, compreso gli smartwatches e gli inseguitori di forma fisica, sono capaci di acquisto. I ricercatori hanno utilizzato la torcia elettrica del telefono e la macchina fotografica per misurare PPGs catturando il colore cambia nella punta delle dita che corrisponde ad ogni battito cardiaco.

Nello studio della medicina della natura, i ricercatori di UCSF hanno ottenuto quasi 3 milione registrazioni di PPG da 53.870 pazienti nello studio del eHeart di salubrità che ha usato la frequenza cardiaca istantanea di Azumio app sul iPhone ed ha riferito la diagnostica con il diabete da un fornitore di cure mediche. Questi dati sono stati usati a sia sviluppano che convalidano un algoritmo d'apprendimento per individuare la presenza di diabete facendo uso dei segnali Smartphone-misurati di PPG.

In generale, l'algoritmo ha identificato correttamente la presenza di diabete in fino a 81 per cento dei pazienti in due gruppi di dati separati. Quando l'algoritmo è stato provato in un gruppo di dati supplementare dei pazienti iscritti in persona dalle cliniche, ha identificato correttamente 82 per cento dei pazienti con il diabete.

Fra i pazienti che l'algoritmo preveduto non ha avuto diabete, 92 - 97 per cento effettivamente non hanno avuti la malattia attraverso i gruppi di dati di convalida. Quando questa previsione PPG-derivata si è combinata con altre informazioni pazienti facilmente ottenibili, quali l'età, il genere, l'indice di massa corporea e la corsa/l'origine etnica, prestazione premonitrice migliore più ulteriormente.

A questo livello della prestazione premonitrice, gli autori hanno detto che l'algoritmo potrebbe servire un simile ruolo ad altri strumenti diffusi della selezione di malattia per raggiungere un gruppo di persone molto più vasto, seguita dalla conferma di un medico della diagnosi del diabete e di una pianificazione di trattamento.

“Abbiamo dimostrato che la prestazione dell'algoritmo è comparabile ad altre prove comunemente usate, quali la mammografia per cancro al seno o citologia cervicale per cancro cervicale ed il suo painlessness lo rende attraente per la prova ripetuta,„ ha detto lo studio Jeffrey Olgin autore, MD, un cardiologo di salubrità di UCSF e un professore e capo della divisione di UCSF della cardiologia. “Ad uno strumento basato a Smartphone ampiamente accessibile come questo ha potuto essere utilizzato per identificare ed incoraggiare le persone all'elevato rischio di avere diabete prevalente cercare l'assistenza medica ed ottenere un test di conferma a basso costo.„

Gli autori raccomandano ulteriore studio per determinare l'efficacia di questo approccio per le applicazioni cliniche specifiche, quali selezione o il video terapeutico.