Akıllı Telefon Kameraları, Diyabet Teşhisini Yüzde 80 Doğrulukla Yapıyor
California Üniversitesi, San Francisco’dan (UCSF) bir ekip, tip 2 diyabet teşhisi için yeni bir yol keşfetti. Bir akıllı telefon kamerası kullanma konusunda umut verici ilerleme kaydettiler. Yenilikçi araştırma, işlevsel bir akıllı telefon kamerası dışında hiçbir ek donanıma ihtiyaç duymuyor. Şu anda diyabeti tespit etmede yüzde 80’den fazla doğru olan bir tekniği göstermektedir.
Yeni çalışmanın baş araştırmacısı Robert Avram, “Diyabet uzun süre asemptomatik olabilir. Bu da teşhis edilmesini çok daha zor hale getirir” diyor. “Bugüne kadar, diyabeti tespit etmek için invaziv olmayan ve geniş çapta ölçeklenebilir araçlar eksikti. Bu da bizi bu algoritmayı geliştirmeye motive etti.”
Önerilen sistem, kan hacmi değişikliklerini tespit etmek için ışığın dokuya parlatılabildiği bir teknik olan fotopletismografiye (PPG) dayanmaktadır. PPG, belki de en çok doktorların kalp atış hızı ve kan oksijen seviyelerini ölçmek için kullandıkları küçük parmak kıskaçları ile bilinir.
Akıllı Telefon Kameraları Çıktığından Beri Diyabet Teşhisi Düşünülüyordu
Akıllı telefon kameraları on yıl önce ortaya çıkar çıkmaz, araştırmacılar cihazların PPG ölçümlerini yakalayabilmesi gerektiğini hemen önerdiler. Bu çalışmada araştırmacılar, bir akıllı telefon kamerasıyla yakalanan PPG verilerinin, diyabetin neden olduğu vasküler hasarı tespit edebileceğini varsaydılar.
İlk adım, milyonlarca PPG kaydında ilerleyebilen bir derin öğrenme algoritması geliştirmekti. Ve bu biyobelirtecin sağlıklı deneklerden diyabetli kişileri etkili bir şekilde tanımlayıp tanımlayamayacağını bulmaktı. Derin sinir ağı, diyabet teşhisi konmuş 53.870 kişiden 2.6 milyon PPG kaydını inceledi.
Araştırmacılar, algoritmayı geliştirdikten sonra diyabeti yalnızca akıllı telefon PPG verilerinden, cihazın el feneri ve hastanın parmak uçlarına uygulanan kamera kullanılarak toplanan üç ayrı kohortta tespit etme yeteneğini test ettiler. Sistem, deneklerin yaklaşık yüzde 80’inde diyabeti doğru bir şekilde tespit etti. Algoritmanın tahmin potansiyeli, vücut kitle indeksi ve yaş gibi diğer temel hasta verileriyle birleştirildiğinde daha da gelişti.
Yeni çalışmanın bir diğer araştırmacısı Jeffrey Olgin, “Algoritmanın performansının meme kanseri için mamografi veya servikal sitoloji gibi diğer yaygın olarak kullanılan testlerle karşılaştırılabilirdir. Ve ağrısızlığının onu tekrarlayan testler için çekici hale getirdiğini gösterdik” diyor. “Bunun gibi yaygın olarak erişilebilen akıllı telefon tabanlı bir araç, diyabet hastası olma riski yüksek olan kişileri tıbbi yardım aramaya ve düşük maliyetli bir doğrulama testi yaptırmaya teşvik etmek için kullanılabilir.” dedi.
Çalışmanın akıllı telefonunuz için bir tür diyabet tespit uygulamasına etkili bir şekilde dönüşmesi biraz zaman alacak. Ancak bu inanılmaz derecede umut verici bir kavram kanıtı geliştirmesidir. Araştırmacılar, sonraki adımların, bu özel dijital aracın mevcut diyabet tarama uygulamalarına en iyi şekilde nasıl dahil edilebileceğini belirleme konusunda ihtiyatlı davranıyorlar.
Eş-kıdemli araştırmacı Geoffrey Tison, “Ağrısız, akıllı telefon tabanlı bir test kullanarak şeker hastalığı gibi çok ciddi sağlık sonuçları olan bir durumu tespit etme yeteneği pek çok olasılığı ortaya çıkarıyor” diyor. “Vizyon, diyabete yakalanma riski yüksek olan kişilerin belirlenmesine yardımcı olacaktır. Sonuçta teşhis edilmemiş diyabet prevalansını azaltmaya yardımcı olacak böyle bir araç yapmış olacağız.” dedi.
