透過穿戴裝置搜集生理訊號整理后，配合醫(yī)學(xué)研究的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉比對，再利用機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智慧的方式，能夠近乎準(zhǔn)確的預(yù)測糖尿病的病癥。
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指尖血糖篩檢是糖尿病檢驗中，最為快速與簡單的檢驗方式，只需將在化學(xué)試紙上滴入一小滴血，并插入測試血糖濃度的小儀器后便可顯示濃度。如此不需要到醫(yī)院排隊等候、無論何時何地都能檢測的方式，受多數(shù)的糖尿病患者青睞與使用。
不過，隨著智慧型穿戴裝置的發(fā)展與AI人工智慧結(jié)合，檢測血糖的方式恐怕要被顛覆了。新創(chuàng)公司Cardiogram正透過Apple Watch來訓(xùn)練自家的類神經(jīng)網(wǎng)路演算法，在最新實驗發(fā)現(xiàn)，演算法可以透過監(jiān)測使用者心跳來檢測是否罹患糖尿病，準(zhǔn)確率甚至可以達(dá)到85%！并且檢測過程中不需要使用任何醫(yī)療器材，僅透過Apple Watch、Fitbit、Android Wear等具有新率感應(yīng)的智慧手表即可。
AI資料科學(xué)＋醫(yī)學(xué)研究，開辟新的檢測可能
為何能夠不靠接觸血液就能夠檢測是否罹患糖尿病？其原因在于透過收集靜止心率與心率變化可用來預(yù)測糖尿病與高血壓。這項檢驗方法是根據(jù)2015 年，著名的佛萊明罕心臟研究（Framingham Heart Study）的發(fā)現(xiàn)。研究是由 Cardiogram 與加州大學(xué)舊金山分校所合作的 DeepHeart 計劃的一部份，利用 14,000 名配戴 Apple Watch 的使用者所產(chǎn)生的心率數(shù)據(jù)進(jìn)行 AI 分析，并且檢測出其中 462 名罹患糖尿病，研究結(jié)果已在美國人工智慧協(xié)會（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）所舉行的 AAAI 2018 大會上發(fā)表。
其實早在2005年的一項醫(yī)學(xué)研究當(dāng)中即找到心率與糖尿病之間有些許關(guān)系，因為糖尿病并發(fā)癥之一是神經(jīng)損傷，而在心血管系統(tǒng)中，損傷會導(dǎo)致心律不整。這也解釋了為何穿戴式裝置可以透過電子訊號測量到糖尿病的病癥。但在2005年，穿戴式裝置僅有職業(yè)運動員或是菁英人士在使用，近年透過各大廠牌如Apple Watch、Fitbit、Garmin和Android Wear的穿戴式裝置普及化，讓大眾也能夠以親切的價格購買到。這也使得 Cardiogram 嘗試使用 Apple Watch 的心率感測器，看它是否能夠準(zhǔn)確地檢測民眾是否罹患糖尿病。
標(biāo)簽是AI分析的第一步
人工智慧導(dǎo)入醫(yī)療檢驗著實在現(xiàn)今科技發(fā)展下能夠?qū)嵺`。2013年UCSF開展了一項名為Health eHeart的重大心臟疾病項目，旨在透過收集100萬人的大量生理數(shù)據(jù)。每個參與者將自身醫(yī)療狀況、家族史、藥物和血液檢查結(jié)果鍵入資料庫，近一半的參與者也將這些數(shù)據(jù)與他們的行動裝置上的健康監(jiān)測APP做綁定，共享生理資訊給Health eHeart。
“這就是我們獲得標(biāo)簽的方式?！盋ardiogram公司聯(lián)合創(chuàng)始人Brandon Ballinger說。他曾擔(dān)任Google語音識別軟件的技術(shù)負(fù)責(zé)人。透過在收集來的資料上做標(biāo)簽，能夠了解到自身身體狀況是否處于危險的狀態(tài)。然而，Health eHeart研究的主要研究人員之一Mark Pletcher說，糖尿病很明顯是一種心血管疾病，但它不是一種與心率變化有明顯相關(guān)的疾病。當(dāng)不知道其病理相關(guān)機(jī)制的情況下，去做訓(xùn)練數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)時，可能會導(dǎo)致判斷上形成誤差。也就是說，在了解怎么訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)的同時，更要確保其背后醫(yī)學(xué)有力的相關(guān)證據(jù)與研究，如此一來才能發(fā)揮人工智慧對于醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的真正效果。
雖準(zhǔn)確度僅80%，但提升危機(jī)意識
在臺灣，根據(jù)國民健康署統(tǒng)計，臺灣約有 200 多萬名糖尿病病友，而且以平均每年 25,000 名的速度持續(xù)增加，而且有年輕化的現(xiàn)象；糖尿病成為臺灣人十大死因之一，每年有近萬人因糖尿病死亡，所以糖尿病及其所引發(fā)的并發(fā)癥對于人的健康不容小覷。
如今穿戴裝置透過資訊收集，以及電腦資料庫的交叉運算，在一定的程度上能夠給予民眾對于疾病的警覺性，就算不能百分之百準(zhǔn)確的檢測，但在民眾對自身健康的感知與后續(xù)行為，已經(jīng)造成一定的風(fēng)險感知影響力。使之及早預(yù)防，將能幫助降低罹病的機(jī)會。
參考連結(jié)：
https://www.wired.com/story/with-ai-your-apple-watch-could-flag-signs-of-diabetes/
