透過 AI 分析，智慧手錶偵測糖尿病準確達 85%！

一份由 UCSF 醫學院進行的研究顯示，新創公司 Cardiogram 的神經網路能夠透過監測使用者心跳，就能以接近 85% 的準確度偵測到糖尿病的存在。而且最重要的一點是，這研究並不需要使用任何專門醫療器材，光是使用 Apple Watch、Fitbit 手環、Android Wear 等具備心率感應器的穿戴式智慧手錶就可以。Cardiogram 的創辦人 Brandon Ballinger 向我們表示，這是他所曾完成過的工作中最困難的，但極具意義。（這說話出自幫助修復美國 Healthcare.gov 網站的人口中，感覺特別有說服力。）

Cardiogram 在之前也有進行過類似的研究，像是透過訓練神經網路 DeepHeart 來在 6,000 個參與者中，找出中風跡象。在這次針對糖尿病的研究，更把增加參與人數至 14,011 名，他們需要在大量心跳數據之中，尋出高膽固醇、睡眠窒息和高血壓的痕跡。Cardiogram 透過使用 DeepHeart 的經驗，從總共 57,675 週的心率資訊中，分析心率頻率是否正常。

為了把所得數據轉變成有意義的資訊，Cardiogram 嘗試了不同的方式分析。其中之一是與名為「semi-supervised（半監督）」的學習方式。Ballinger 解釋指，他們在未經監督的階段收集混集有糖尿病患者和非糖尿病患者的數據，讓神經網路能學習到心率會如何變化。在隨後的監督階段，DeepHeart 將會獲得一些標籤有已知是糖尿病患者的數據，幫助它能瞭解糖尿病患者的心率變化。另一種方式：啟發式預訓練，更有著更好的結果。

有趣的是，這振奮人心的 85% 準確度是透過未經預先訓練的神經網路所得的，這結果讓研人員相信「合併人手調整和深度學習過程有著其潛在優勢」。換句話說，在這偵測病患的過程中，不能完全拿走人類的因素。

但大家需要清楚 DeepHeart 的設計原意並非為確診糖尿病，只是這複雜的運算法能夠找到糖尿病和心率改變之間的關係，所以想要藉著消費者級的心率感應器來確診糖尿病，也是不實際的。不過 Ballinger 卻表示他們的目標是要幫人們在懵然無知的情況下，及早提醒他們有著患上糖尿病的風險。單是這樣就足以帶來相當的改變，據 CDC 的報告指，在美國有超過 1 億個成人糖尿病患者，但其中 25% 是完全不知所以的。

這透過 DeepHeart 而來的糖尿病預檢，最終是有可能加入到 Cardiogram 的 app 之中，但 Ballinger 並沒有給出確實的答案。同時他們沒有排除最終成為提供全面確診的可能性，所以這工具的潛力仍然是非常可觀的。Ballinger 打趣道，如果 Apple Watch Series 5 有著血糖和血壓計的話，他們或許能確實做出來啊。

經由: Engadget