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Los smartphones se podían utilizar para descubrir el tipo - diabetes 2

Los investigadores en Uc San Francisco han desarrollado un “biomarker digital” que utilizaría la cámara incorporada de un smartphone para descubrir el tipo - diabetes 2 - una de las causas superiores del mundo de la enfermedad y de la muerte - potencialmente ofreciendo un barato, la opción del en-hogar a la sangre drena y clínica-basó las herramientas de la investigación.

Tipo - la diabetes 2 afecta más de 32 millones de americanos y más de 450 millones de personas de por todo el mundo, y puede aumentar el riesgo de enfermedades que afectan a casi cada sistema del órgano, incluyendo enfermedad cardíaca, la insuficiencia renal, la ceguera y el recorrido coronarios. En el pandémico actual, también se ha encontrado para aumentar el riesgo de síntomas severos de COVID-19.

Con todo, la mitad de la gente con diabetes está inconsciente de su diagnosis y riesgos a su salud.

“La capacidad de descubrir una condición tiene gusto de la diabetes que tiene tan muchas consecuencias para la salud severas usando un sin dolor, las chimeneas Smartphone-basadas de la prueba tan muchas posibilidades,” dijo autor a Geoffrey co-mayor H. Tison, Doctor en Medicina, MPH, profesor adjunto en cardiología, del estudio del 17 de agosto de 2020 en remedio de la naturaleza. “La visión estaría para una herramienta como esto a ayudar a determinar a gente en un riesgo más alto del tener diabetes, ayudando final a disminuir la incidencia de la diabetes undiagnosed.”

Las herramientas de la investigación que puede ser desplegado fácilmente, usando la tecnología contenida ya en smartphones, podrían aumentar rápidamente la capacidad de descubrir la diabetes, los investigadores dijeron, incluyendo las poblaciones fuera del alcance de asistencia médica tradicional.

Mientras que la diabetes mellitus es la séptima causa de la muerte global más alta en sus los propio, según la Organización Mundial de la Salud, también aumenta importante el riesgo de enfermedad cardíaca, que es la causa de la muerte de cabeza en los Estados Unidos y por todo el mundo. El presupuesto de los centros para el control y prevención de enfermedades de los E.E.U.U. que gente con el tipo - la diabetes 2 es dos veces tan probable morir de enfermedad cardíaca como los que no tengan diabetes.

La diabetes puede ser asintomática durante un largo periodo de tiempo, haciéndola mucho más dura diagnosticar. Hasta la fecha, herramientas no invasores y ancho-escalables para descubrir la diabetes para haber sido el faltar, motivándonos para desarrollar este algoritmo.”

Roberto Avram, Doctor en Medicina, MSc, autor importante, instructor clínico en cardiología

En desarrollar el biomarker, los investigadores presumieron que una cámara del smartphone se podría utilizar para descubrir el daño vascular debido a la diabetes midiendo las señales llamadas el photoplethysmography (PPG), que la mayoría de los dispositivos movibles, incluyendo smartwatches y perseguidores de la aptitud física, son capaces de detectar. Los investigadores utilizaron la linterna del teléfono y la cámara para medir PPGs capturando color cambia en la yema del dedo que corresponde con cada latido del corazón.

En el estudio del remedio de la naturaleza, los investigadores de UCSF obtuvieron casi 3 millones de grabaciones de PPG a partir de 53.870 pacientes en el estudio del eHeart de la salud que utilizó el ritmo cardíaco inmediato de Azumio app en el iPhone y denunció el diagnóstico con diabetes por un proveedor de asistencia sanitaria. Estos datos fueron utilizados a desarrollan y validan un algoritmo de profundo-aprendizaje para descubrir la presencia de diabetes usando señales Smartphone-medidas de PPG.

Total, el algoritmo determinó correctamente la presencia de diabetes en el hasta 81 por ciento de pacientes en dos grupos de datos separados. Cuando el algoritmo fue probado en un grupo de datos adicional de los pacientes alistados personalmente de clínicas, determinó correctamente al 82 por ciento de pacientes con diabetes.

Entre los pacientes que el algoritmo previsto no tenía diabetes, el 92 a 97 por ciento no tenía de hecho la enfermedad a través de los grupos de datos de la validación. Cuando esta predicción PPG-derivada fue combinada con la otra información paciente fácilmente obtenible, tal como edad, sexo, índice de masa corporal y carrera/pertenencia étnica, funcionamiento profético perfeccionado más lejos.

A este nivel del funcionamiento profético, los autores dijeron que el algoritmo podría servir un papel similar a otras herramientas dispersas de la investigación de la enfermedad para alcanzar un grupo de personas mucho más amplio, seguido por la confirmación de un médico de la diagnosis de la diabetes y de un plan del tratamiento.

“Demostramos que el funcionamiento del algoritmo es comparable a otras pruebas de uso general, tales como mamografía para el cáncer de pecho o citología cervical para el cáncer de cuello del útero, y su painlessness hace atractivo para la prueba relanzada,” dijo el estudio Jeffrey Olgin autor, Doctor en Medicina, un cardiólogo de la salud de UCSF y un profesor y jefe de la división de UCSF de cardiología. “Una herramienta Smartphone-basada extensamente accesible como esto se podía utilizar para determinar y para animar a individuos en un riesgo más alto del tener diabetes frecuente buscar asistencia médica y para obtener una prueba confirmativa barata.”

Los autores recomiendan estudio adicional para determinar la eficacia de esta aproximación para los usos clínicos específicos, tales como investigación o supervisión terapéutica.