Практически всем людям с сахарным диабетом необходимо регулярно измерять глюкозу в крови для предупреждения значительных её колебаний. Высокий уровень глюкозы в крови приводит к формированию хронических осложнений диабета, при которых повреждаются почки, нервы, кровеносные сосуды в глазу, а также могут возникать другие осложнения. Низкий уровень глюкозы в крови (гипогликемия) может привести к острым нарушениям функционирования организма, таким как спутанность сознания, раздражительность, сердцебиение, ощущение дрожи и потливости, и даже к потере сознания, коме или смерти. Кроме того, гипогликемия может быть особенно опасной во время определенных действий, требующих большого внимания, например, во время вождения, выполнения сложных операций и пр.

В настоящее время большинство людей с диабетом для измерения глюкозы используют портативные приборы – глюкометры, которые требуют прокола пальца для проведения измерений. Также для контроля уровня глюкозы, в последнее время широкое распространение получают системы непрерывного мониторинга, которые постоянно измеряют глюкозу с помощью расположенного подкожно тонкого электрода (сенсора). Несмотря на все преимущества непрерывного мониторинга глюкозы над глюкометрами, включая гораздо меньшую частоту проколов пальцев, данный метод имеет некоторые ограничения. Современные системы мониторинга глюкозы имеют ограниченное 7-14 днями время использования, для калибровки некоторых систем необходимо прокалывать пальцы и наиболее существенное – невысокая точность метода, особенно во время гипогликемии. Помимо этого, непрерывный мониторинг глюкозы дороже использования глюкометра в связи с необходимостью регулярной замены дорогого сенсора.

Таким образом, технологии для неинвазивного (без проколов), непрерывного мониторинга концентрации глюкозы с целью раннего выявления гипогликемических событий крайне необходимы. Ранее было предложено несколько методов неинвазивного измерения глюкозы, основанных на оценке изменений физических и химических свойств ткани под влиянием колебаний уровня глюкозы. Несмотря на многообещающие результаты, данная технология требует дальнейшего совершенствования в части повышения удобства, калибровки и, особенно, точности.

В Университете Уорика в Соединенном Королевстве (University of Warwick, Coventry, United Kingdom) была разработана новая методика с применением искусственного интеллекта, которая может распознать гипогликемию, используя только показатели электрокардиограммы (ЭКГ). Ученые продемонстрировали, что искусственный интеллект позволяет с высокой точностью выявлять эпизоды гипогликемии. Исследователи недавно опубликовали результаты пилотного исследования в журнале Scientific Reports и надеются, что эта технология позволит пациентам измерять уровень глюкозы в крови неинвазивно – без прокола пальца.

Попытки измерения глюкозы и выявления гипогликемии с помощью ЭКГ предпринимались и ранее, однако они не были достаточно эффективными, в следствии значительных расхождений показателей ЭКГ между различными людьми. При этом измерение глюкозы с помощью ЭКГ является достаточно перспективным, в связи с простотой, дешевизной и доступностью метода. Так датчики ЭКГ могут быть расположены в смартфонах, часах и других предметах ежедневного обихода.

В ранее проведенных исследованиях было установлено, что гипогликемия влияет на электрофизиологию сердца, что отражается на параметрах ЭКГ. Однако, так как эти изменения крайне индивидуальны, исследователям не удавалось разработать универсальную методику выявления гипогликемии. Поэтому в настоящем исследовании был использован подход с применением искусственного интеллекта для автоматического определения ночной гипогликемии по нескольким сердечным сокращениям, записанным неинвазивным, носимым устройством. В исследование были включены здоровые люди, за которыми ученые следили 24 часа в сутки в течение 14 дней подряд. С помощью портативного прибора у них регистрировалась ЭКГ и параллельно измерялся уровень глюкозы традиционной коммерческой системой мониторинга. В течение первых нескольких дней записи искусственный интеллект анализировал полученные данные для обучения, и в оставшиеся дни происходило тестирование полученной модели для выявления эпизодов гипогликемии. Полученные результаты показали, что разработанная система может с высокой чувствительностью (81,7%) и специфичностью (87,5%) обнаруживать снижение уровня глюкозы в крови.

Уникальность этого исследования заключается в персонализированном подходе к каждому участнику исследования, тогда как предыдущие исследования анализировали результаты участников в группе. Авторы считают, что их новый метод демонстрирует наличие выраженного разнообразия сигналов ЭКГ среди людей, которые не учитывались предыдущими исследованиями.

В будущем, развитие данной технологии может привести к созданию системы оповещения в реальном времени, которая предупреждает людей при резком изменении уровня глюкозы крови. Это позволит своевременно выявить гипогликемию, которая может быть очень опасна для человека.

Результаты данного исследования демонстрируют потенциальные возможности применения искусственного интеллекта в диабетологии. И хотя до того, как эта технология станет доступной, еще предстоит пройти долгий путь, первые результаты обнадеживают.

Источник: Porumb, M., Stranges, S., Pescapè, A. et al. Precision Medicine and Artificial Intelligence: A Pilot Study on Deep Learning for Hypoglycemic Events Detection based on ECG. Sci Rep 10, 170 (2020). https://doi.org/10.1038/s41598-019-56927-5