Dysgodd Apple Watch ganfod diabetes yn gynnar

Mae Apple Watch yn gallu diagnosio diabetes yn gynnar gyda chywirdeb o 85%, darganfu gwyddonwyr ym Mhrifysgol California yn San Francisco gyda chychwyn Cardiogram. Fel rhan o'r astudiaeth, astudiwyd data 14,000 o ddefnyddwyr, a datgelodd yr oriorau ddiabetes heb ddiagnosis yn 463 ohonynt.

Yn ôl Johnson Xie, sylfaenydd cychwyn Cardiogram, er mwyn gwneud diagnosis o ddiabetes, nid oes angen i Apple Watch gael mynediad at waed y defnyddiwr. Perfformir pob triniaeth yn anfewnwthiol. I ganfod arwyddion o'r afiechyd, mae'r oriawr yn defnyddio monitor cyfradd curiad y galon a meddalwedd arbenigol.

“Mae ein calon wedi’i chysylltu â’r pancreas drwy’r system nerfol awtonomig,” meddai. - Mewn pobl sy'n dioddef o ddiabetes, waeth beth fo'r cam, mae amrywioldeb cyfradd y galon yn nodweddiadol. Canfu astudiaeth yn 2015 gan Astudiaeth y Galon Framingham fod amrywioldeb cyfradd y galon isel ynghyd â tachycardia yn aml yn gynhyrfwr diabetes. ”

Fel yn achos gorbwysedd ac apnoea cwsg, defnyddir rhwydweithiau niwral hunan-ddysgu ar gyfer diagnosis, cyn dechrau'r arbrawf, fe wnaethant ddadansoddi data mwy na 33,000 o bobl sy'n dioddef o ddiabetes a chlefydau eraill. Bydd hyn yn caniatáu i'r oriawr nid yn unig nodi arwyddion diabetes, ond hefyd i beidio â'i ddrysu ag anhwylderau eraill.

Os aiff popeth yn unol â'r cynllun, gall y nodwedd canfod diabetes ymddangos yn yr app Cardiogram yn ddiweddarach eleni.

Apple Watch Dysgu Adnabod Diabetes yn ôl Cyfradd y Galon

Dywedodd Brandon Bellinger, datblygwr cymhwysiad meddygol Cardiogram, fod gwyliad diabetes sy’n eiddo i Apple Watch yn gallu nodi “afiechyd melys” ymhlith 85% o’u perchnogion.

Nid oes fideo thematig ar gyfer yr erthygl hon.

Fideo (cliciwch i chwarae).

Cafwyd y canlyniadau hyn mewn astudiaethau a gynhaliwyd gan Cardiogram mewn cydweithrediad â gwyddonwyr o Brifysgol California yn San Francisco. Roedd yr arbrawf yn cynnwys 14,000 o bobl, ac roedd gan 543 ohonynt ddiagnosis swyddogol o diabetes mellitus. Ar ôl dadansoddi'r data cyfradd curiad y galon a gasglwyd gan fonitor cyfradd curiad y galon adeiledig Apple Watch ar gyfer ffitrwydd, llwyddodd y cais Cardiogram i bennu diabetes mewn 462 allan o 542 o bobl, h.y. 85% o gleifion.

Yn 2015, gwnaeth y prosiect ymchwil rhyngwladol Framingham Heart Study, sy'n ymroddedig i iechyd y system gardiofasgwlaidd, y darganfyddiad bod rhythm y galon yn ystod ymarfer corff ac wrth orffwys yn dangos presenoldeb diabetes a gorbwysedd mewn claf yn ddibynadwy. Arweiniodd hyn ddatblygwyr meddalwedd at y syniad y gallai synhwyrydd cyfradd curiad y galon confensiynol wedi'i ymgorffori mewn teclynnau fod yn offeryn diagnostig ar gyfer yr anhwylderau hyn.

Yn gynharach, fe wnaeth Bellinger a’i gydweithwyr “ddysgu” yr Apple Watch i ganfod aflonyddwch rhythm calon y defnyddiwr (gyda chywirdeb o 97%), apnoea nos (gyda chywirdeb o 90%) a hyperthesis (gyda chywirdeb o 82%).

Mae diabetes, gyda'i gyflymder ymlediad, yn felltith wirioneddol o'r 21ain ganrif. Po fwyaf o ffyrdd y bydd diagnosis cynnar o'r clefyd hwn, y mwyaf o gymhlethdodau sy'n codi yn ystod y clefyd hwn.

Tra bod ymdrechion yn cael eu gwneud i greu teclynnau di-puncture dibynadwy a rhad ar gyfer pennu lefelau glwcos yn y gwaed er mwyn gwneud diagnosis o ddiabetes, mae'r cyflawniad cyfredol wedi dangos ei bod yn ddigon i groesi'r monitorau cyfradd curiad y galon a'r algorithm meddalwedd arferol yn ein arsenal, a voila, i ddyfeisio dim mwy angen.

Beth nesaf? Mae Bellinger a'r tîm yn parhau i chwilio am gyfleoedd i wneud diagnosis o glefydau difrifol eraill gan ddefnyddio dangosyddion cyfradd curiad y galon a chymwysiadau wedi'u cynllunio'n arbennig. Serch hynny, mae hyd yn oed datblygwyr Cardiogram eu hunain yn atgoffa defnyddwyr bod angen i chi weld meddyg am y tro, ar yr amheuaeth leiaf bod gennych ddiabetes neu prediabetes, a pheidio â dibynnu ar Apple Watch.

Y gair allweddol yw bye. Nid yw gwyddonwyr yn sefyll yn eu hunfan, ac yn y dyfodol, yn sicr, bydd yr Apple Watch a monitorau ffitrwydd eraill yn dod yn gynorthwywyr gwych inni wrth gynnal iechyd.

Os ydych chi'n darllen y llinellau hyn, gallwch ddod i'r casgliad eich bod chi neu'ch anwyliaid yn sâl â diabetes.

Fe wnaethon ni gynnal ymchwiliad, astudio criw o ddeunyddiau ac yn bwysicaf oll gwirio'r rhan fwyaf o'r dulliau a'r cyffuriau ar gyfer diabetes. Mae'r dyfarniad fel a ganlyn:

Pe bai'r holl gyffuriau'n cael eu rhoi, dim ond canlyniad dros dro ydoedd, cyn gynted ag y byddai'r cymeriant yn cael ei stopio, byddai'r afiechyd yn dwysáu'n sydyn.

Yr unig gyffur sydd wedi esgor ar ganlyniadau sylweddol yw Dianormil.

Ar hyn o bryd, dyma'r unig gyffur sy'n gallu gwella diabetes yn llwyr. Dangosodd Dianormil effaith arbennig o gryf yng nghyfnodau cynnar diabetes.

Gwnaethom ofyn i'r Weinyddiaeth Iechyd:

Ac i ddarllenwyr ein gwefan mae cyfle nawr
cael dianormil AM DDIM!

Sylw! Mae achosion o werthu Dianormil ffug wedi dod yn amlach.
Trwy osod archeb gan ddefnyddio'r dolenni uchod, rydych yn sicr o dderbyn cynnyrch o safon gan wneuthurwr swyddogol. Yn ogystal, wrth archebu ar y wefan swyddogol, rydych chi'n derbyn gwarant o ad-daliad (gan gynnwys costau cludo) rhag ofn na fydd y cyffur yn cael effaith therapiwtig.

Dysgodd Apple Watch i ganfod diabetes gyda chywirdeb o 85%

Mae Prifysgol California, San Francisco (UCSF) a Gwasanaethau Iechyd Cardiogram wedi datblygu rhaglen gwylio smart arbennig Apple Watch sydd, yn ôl natur cyfradd curiad y galon, yn penderfynu a oes gan berson ddiabetes. Dangosodd profion ar 14 mil o ddefnyddwyr fod y ddyfais a gafodd ddiagnosis cywir mewn 85% o achosion.

Mae'r gydberthynas rhwng diabetes a system nerfol awtonomig y corff yn caniatáu ichi ganfod diabetes trwy ddarllen synwyryddion cyfradd curiad y galon, dywed ymchwilwyr UCSF ac Cardiogram.

Dadansoddodd y rhwydwaith niwral DeepHeart y wybodaeth a dderbyniwyd gan 14 mil o ddefnyddwyr Apple Watch, yr oedd 544 ohonynt wedi cael diagnosis o ddiabetes o'r blaen. Roedd gwylio craff yn gallu pennu'r diagnosis yn gywir mewn 462 o gleifion (85%).

Mae Cardiogram yn gymhwysiad ar gyfer perchnogion ffonau clyfar sy'n cydnabod gwybodaeth o ddyfeisiau gwisgadwy - Apple, Fitbit, Garmin ac Android. Mae'r gwasanaeth yn seiliedig ar rwydweithiau niwral sy'n dehongli data ar gyfradd curiad y galon a symudiadau defnyddwyr. Ar eu pennau eu hunain, mae'r data hyn yn ddiystyr, er mwyn canfod clefyd, rhaid hyfforddi'r model gan ddefnyddio data wedi'i labelu.

Ym mis Ebrill 2017, daeth yn hysbys bod Apple wedi cyflogi tîm o beirianwyr biofeddygol i ddatblygu synwyryddion glwcos anfewnwthiol. Yn ôl cynlluniau'r cwmni, bydd y synwyryddion hyn yn cael eu hintegreiddio i'r Apple Watch, felly gall defnyddwyr fonitro eu siwgr gwaed yn barhaus. Ac ym mis Rhagfyr y flwyddyn honno, cymeradwyodd Gweinyddiaeth Bwyd a Chyffuriau yr Unol Daleithiau (FDA) yr electrocardiograff cyntaf ar gyfer Apple Watch.

Dysgodd AI yn Apple Watch i wneud diagnosis o arwyddion cynnar o ddiabetes gyda chywirdeb o 85%

Mae sïon wedi bod fwy nag unwaith bod Apple yn gweithio ar fesurydd anfewnwthiol ar gyfer yr Apple Watch. Nawr, mae gwyddonwyr wedi profi bod y synhwyrydd cyfradd curiad y galon yn y genhedlaeth bresennol o oriorau yn gallu gwneud diagnosis llwyddiannus o ddiabetes yn y camau cynnar.

Mewn astudiaeth gan ddefnyddio gwylio Apple Watch a Android Wear, hyfforddodd datblygwyr apiau o Cardiogram a Phrifysgol California yn San Francisco rwydwaith niwral o’r enw DeepHeart i wahaniaethu rhwng pobl â diabetes a 85% o’r rhai iach.

Roedd yr astudiaeth yn cynnwys 14,011 o ddefnyddwyr Cardiogram. Roedd y wybodaeth a gafwyd diolch iddynt o gymorth wrth hyfforddi DeepHeart, a ddadansoddodd a chymharu data pobl sâl ac iach. Ar ben hynny, roedd yn ymwneud nid yn unig â diabetes, ond hefyd â gorbwysedd, apnoea cwsg, ffibriliad atrïaidd a cholesterol uchel.

Mae algorithmau dysgu dwfn nodweddiadol yn gofyn am gyfoeth o wybodaeth, miliynau o enghreifftiau wedi'u labelu. Fodd bynnag, mewn meddygaeth, mae pob enghraifft o'r fath yn golygu bod bywyd rhywun mewn perygl - er enghraifft, mae'r rhain yn bobl sydd wedi goroesi trawiad ar y galon yn ddiweddar. I ddatrys y broblem hon, defnyddiodd yr ymchwilwyr ddwy dechneg dysgu dwfn lled-awtomatig, a oedd yn caniatáu dod o hyd i ddefnyddio gwybodaeth wedi'i marcio a heb ei marcio i gynyddu cywirdeb.

Gwnaethpwyd hyn yn bosibl diolch i'r cysylltiad rhwng diabetes a'r system nerfol awtonomig. O ganlyniad, gall DeepHeart wneud diagnosis o ddiabetes trwy synhwyrydd cyfradd curiad y galon. Yn benodol, hyd yn oed yn gynnar yn y clefyd, mae patrwm amrywioldeb cyfradd y galon yn newid digon fel y gellir canfod y newid hwn.

O ran y glucometer anfewnwthiol ar gyfer Apple Watch, bydd ychydig mwy o flynyddoedd yn mynd heibio cyn gweithredu'r dechnoleg hon. Nododd cyd-sylfaenydd Cardiogram, Brandon Ballinger, fod y cwmni'n barod i integreiddio i oriawr DeepHeart os yw synhwyrydd o'r fath yn cael ei ychwanegu mewn gwirionedd.

Bydd Cardiogram yn parhau ag ymchwil i'r cyfeiriad hwn yn 2018. Un o'r newidiadau cynlluniedig pwysicaf yw ychwanegu DeepHeart i'r app i lunio ystadegau mwy cynhwysfawr.

Peidiwch â cholli newyddion Apple - tanysgrifiwch i'n sianel Telegram, yn ogystal ag i'r sianel YouTube.

Gall Apple Watch ganfod diabetes gyda chywirdeb o 85%

Cynhaliodd gwyddonwyr o Brifysgol California astudiaeth ar raddfa fawr lle cymerodd mwy na 14,000 o ddefnyddwyr Apple Watch ac Android Wear ran. Yn ôl iddynt, gall y teclyn Apple ganfod diabetes yn y camau cynnar, gan ddefnyddio synwyryddion cyfradd curiad y galon yn unig.

Cynhaliwyd yr astudiaeth hon ar y cyd â datblygwyr y cais Cardiogram. Gan ddefnyddio rhwydwaith niwral DeepHeart, dadansoddodd gwyddonwyr ddata iechyd 14,000 o ddefnyddwyr y cymhwysiad. Yn ôl yr ymchwilwyr, fel hyn dysgodd y rhwydwaith adnabod diabetes, gorbwysedd, apnoea, colesterol uchel a nifer o afiechydon.

“Yn gynharach, cynhaliwyd nifer o astudiaethau a ddangosodd y gall cyfradd curiad y galon uchel ac amrywioldeb cyfradd y galon isel ragweld datblygiad diabetes mewn 9-12 mlynedd. Trwy’r astudiaethau hyn, roeddem yn gallu hyfforddi rhwydwaith niwral DeepHeart i ragfynegi diabetes ar sail curiad y galon, ”eglura Johnson Xie, un o ddatblygwyr Cardiogram.

Canfuwyd mai'r gyfradd gywirdeb yw 85%. Mae hyn yn ddigonol i gyfiawnhau profion meddygol pellach i gadarnhau'r diagnosis. Cyflwynwyd canlyniadau’r astudiaeth hon yng nghyfarfod Cymdeithas Rhythm y Galon ym mis Mai 2017 a sesiynau gwyddonol blynyddol Cymdeithas y Galon America ym mis Tachwedd 2017. Nawr mae'r datblygwyr yn bwriadu gweithredu rhwydwaith niwral DeepHeart yn uniongyrchol i'r cymhwysiad Cardiogram, y gellir ei osod am ddim o'r App Store.

Dilynwch newyddion Apple yn ein sianel Telegram, yn ogystal ag yn yr app MacDigger ar iOS.

Ymunwch â ni ar Twitter, VKontakte, Facebook, Google+ neu drwy RSS i gael y wybodaeth ddiweddaraf am y newyddion diweddaraf o fyd Apple, Microsoft a Google.

Dysgodd gwyddonwyr Apple Watch i wneud diagnosis o glefyd y galon

Mae ymchwilwyr ym Mhrifysgol California, San Francisco wedi cyfuno synwyryddion sy'n mesur cyfradd curiad calon Apple Watch â deallusrwydd artiffisial. O ganlyniad, crëwyd algorithm sy'n diagnosio arrhythmia cardiaidd gyda chywirdeb o 97%.

Casglodd gwyddonwyr dystiolaeth 6,000 o ddefnyddwyr y cais Cardiogram ar gyfer yr Apple Watch, a fesurodd gyfradd eu calon gan ddefnyddio'r synwyryddion ffotoplethysmograffig a adeiladwyd yn y ddyfais am sawl mis, a defnyddio'r data hwn i hyfforddi'r rhwydwaith niwral. O ganlyniad, dysgodd yr algorithm wahaniaethu rhwng cyfradd curiad y galon arferol a ffibriliad atrïaidd, neu ffibriliad atrïaidd, yn ôl Tueddiadau Digidol.

Cadarnhaodd yr ymchwilwyr effeithiolrwydd yr algorithm mewn arbrawf a oedd yn cynnwys 51 o gleifion ag arrhythmias cardiaidd a gafodd cardioversion, gweithdrefn feddygol sy'n adfer rhythm y galon. Rhoddodd pob un ohonynt Apple Watch gyda'r cymhwysiad Cardiogram wedi'i osod 20 munud cyn y driniaeth a'i dynnu 20 munud ar ei ôl. Penderfynodd yr algorithm a grëwyd gan wyddonwyr ffibriliad atrïaidd yn gywir mewn 97% o achosion.

“Mae canlyniadau ein hastudiaeth yn dangos bod dyfeisiau gwisgadwy cyffredin, fel gwylio craff, yn caniatáu ichi olrhain rhythm eich calon, gwneud diagnosis o annormaleddau fel ffibriliad atrïaidd, a chynnig therapi cyffuriau pellach. A hyn i gyd heb unrhyw ymdrechion gweithredol ar ran y cleifion, ”meddai Gregory Marcus, pennaeth yr adran ymchwil glinigol yn adran gardioleg UCSF.

Mae amddiffyniad dau ffactor wedi profi ei werth

Y llynedd, creodd gwyddonwyr o Brifysgol Talaith Vladimir eu dyfais eu hunain ar gyfer gwirio gwaith y galon gartref y llynedd. Mae'r ddyfais a ddatblygwyd ganddynt ar sail deallusrwydd artiffisial nid yn unig yn asesu gweithrediad y galon, ond hefyd yn dadansoddi cyflwr corfforol cyffredinol person - gweithgaredd corfforol, lefel straen, yn ogystal â thueddiad i ryw fath o ddibyniaeth, er enghraifft, ysmygu.

Dysgodd Apple Watch ddiabetes yn gywir i 85%

Mae'r gydberthynas rhwng diabetes a system nerfol awtonomig y corff yn caniatáu ichi ganfod diabetes trwy ddarllen synwyryddion cyfradd curiad y galon, dywed ymchwilwyr UCSF ac Cardiogram.

2018: Mae teclynnau Garmin yn dysgu sut i ganfod gorbwysedd, diabetes ac arestiad anadlol

Ym mis Awst 2018, cyhoeddodd Garmin fod ap swyddogaeth cardiofasgwlaidd Cardiogram bellach yn gydnaws â phob dyfais Garmin sy'n cynnwys swyddogaeth monitro cyfradd curiad y galon optegol. Mae data o'r monitor cyfradd curiad y galon yn cael ei brosesu gan algorithm wedi'i seilio ar AI o'r enw DeepHeart, sy'n gallu canfod pedwar cyflwr patholegol: ffibriliad atrïaidd, arestiad anadlol tymor byr mewn cwsg, gorbwysedd arterial, a diabetes mellitus.

Mae cymhwysiad Cardiogram yn dadansoddi'r wybodaeth a gesglir gan amrywiol declynnau Garmin ac yn helpu defnyddwyr i ddeall yn well sut mae gweithgaredd a chwsg yn effeithio ar eu hiechyd. Diolch i integreiddio uniongyrchol trwy'r API Iechyd Garmin, mae gan y cymhwysiad fynediad at ystod eang o ddata cywir, sy'n caniatáu dadansoddiad cymhleth. Datblygodd Cardiogram y cais hwn mewn cydweithrediad â'r Adran Cardioleg, Prifysgol California, San Francisco. Cadarnhawyd dibynadwyedd y data a dderbyniwyd gan y cais Cardiogram gan y gymuned feddygol, ac roeddent yn sail i sawl astudiaeth, y cyhoeddwyd eu canlyniadau mewn cyfnodolion gwyddonol.

Cred y datblygwyr y gall cyfuno synwyryddion o ansawdd uchel Garmin sy’n darparu data dibynadwy ag algorithm Cardiogram’s DeepHeart wella ansawdd bywyd cleifion yn sylweddol ac o bosibl leihau costau gofal iechyd yn y dyfodol.

Gan ddechrau ym mis Awst 2018, gall perchnogion dyfeisiau Garmin gyda monitor cyfradd curiad y galon optegol lawrlwytho ap Cardiogram o'r App Store a Google Play Store. Gallant hefyd gymryd rhan yn yr astudiaeth gardiolegol mRhythm a gynhaliwyd gan Brifysgol California.

2017: Diffiniad o orbwysedd ac arestiad anadlol mewn breuddwyd

Ddiwedd mis Hydref 2017, rhyddhaodd Cardiogram fersiwn newydd o'r cymhwysiad o'r un enw, sy'n prosesu data cyfradd curiad y galon a dderbyniwyd gan Apple Watch. Roedd y rhaglen wedi'i chysylltu â rhwydwaith niwral a grëwyd yn arbennig o'r enw DeepHeart, a diolchodd i'r oriawr smart bennu gorbwysedd ac apnoea (arestiad anadlol) yn gywir mewn breuddwyd.

Cadarnhawyd effeithiolrwydd y rhaglen gan astudiaeth a gynhaliwyd mewn cydweithrediad â Phrifysgol California San Francisco (UCSF). Casglwyd data gan 6115 o berchnogion Apple Watch, ac yna eu dadansoddi gan rwydwaith niwral DeepHeart.

Casglodd Cardiogram 30 biliwn o fesuriadau, gan gynnwys data ar gyfradd curiad y galon a nifer y camau a gymerwyd, ac yna eu prosesu gan ddefnyddio deallusrwydd artiffisial.

Dangosodd canlyniadau profion fod y rhwydwaith niwral yn gallu adnabod gorbwysedd gyda chywirdeb 82 y cant, ac apnoea cwsg gyda chywirdeb 90 y cant.

Yn seiliedig ar egwyddorion a sefydlwyd yn flaenorol, sy'n awgrymu bod pobl ag amrywioldeb cyfradd curiad y galon isel 1.44 gwaith yn fwy tebygol o fod mewn perygl o orbwysedd, ac y gall algorithmau bennu apnoea cwsg yn gywir yn ôl amrywioldeb cyfradd y galon, recriwtiodd ymchwilwyr Cardiogram ac UCSF grŵp o bobl i'w hastudio. ac yna dysgodd y rhwydwaith niwral DeepHeart i olrhain metrigau newydd.

Hyfforddwyd y system gyfrifiadurol gan ddefnyddio data gan 70% o gyfranogwyr yr astudiaeth, ac yna cafodd ei phrofi ar y 30% sy'n weddill. O'r 6115 o bobl a gymerodd ran yn yr arbrawf, darganfuwyd apnoea cwsg mewn 1016 o gleifion a gorbwysedd yn 2230. Mae canlyniadau'r astudiaeth yn eithaf addawol, ac mae Cardiogram yn credu y gellir defnyddio teclynnau fel Apple Watch fel ffordd gost-effeithiol i wirio amdanynt gorbwysedd ac apnoea cwsg. Bydd yn ofynnol i astudiaethau ychwanegol, a adolygir gan gymheiriaid gan arbenigwyr yn y maes hwn, benderfynu yn y dyfodol a all ategolion teclynnau ganfod afiechydon eraill, er mwyn penderfynu pa offer meddygol arbenigol sy'n dal i fod yn ofynnol.

Yn ôl Sefydliad Iechyd y Byd (WHO), erbyn 2017, nid yw pob pumed person â gorbwysedd yn y byd wedi cael diagnosis o’r clefyd hwn, ac nid yw 80% o bobl ag apnoea cwsg hyd yn oed yn amau eu bod yn sâl.

Yn y dyfodol, mae Cardiogram yn bwriadu ehangu ei ymchwil i gyflyrau meddygol ychwanegol fel prediabetes a diabetes.

Yn ôl cyd-sylfaenydd Cardiogram, Brandon Ballinger, mae Cardiogram ar gyfer Apple Watch a dyfeisiau eraill yn rhad ac am ddim. Mae'r cwmni'n bwriadu ychwanegu nodweddion yn y dyfodol a fydd yn cynghori'r defnyddiwr i wirio am ffibriliad atrïaidd ac annormaleddau eraill yn y galon. Er mwyn peidio â gwrthdaro â rheolau'r Weinyddiaeth Bwyd a Chyffuriau (FDA), dim ond i berson gael archwiliad, ond i beidio â chymryd diagnosis, y gall y cais gynghori person.

Bydd Cardiogram yn gallu ennill trwy werthu’r offer angenrheidiol ar gyfer profion cartref, a bilio cwmni yswiriant iechyd y defnyddiwr. Bydd yr ap hefyd yn rhoi argymhellion ar ôl cael diagnosis neu'n cysylltu pobl â meddygon ac ymgynghorwyr ar ffordd iach o fyw. Mae disgwyl i rai o'r nodweddion a ddisgrifir gael eu lansio yn 2018.

Dysgodd Apple Watch i wneud diagnosis o ddiabetes yn gynnar

Fel y darganfu gwyddonwyr ym Mhrifysgol California yn San Francisco gyda’u cydweithwyr wrth gychwyn Cardiogram, gall Apple Watch ganfod arwyddion o ddiabetes sydd eisoes yng nghamau cynnar datblygiad y clefyd (mae cywirdeb y diagnosis gyda nhw yn cyrraedd bron i 85%). Felly, yn ystod yr ymchwil, astudiodd gwyddonwyr ddata 14 mil o ddefnyddwyr yn fanwl. Mae'n ymddangos nad oedd 463 o bobl hyd yn oed yn amau bod diabetes arnynt. Roedd gwylio craff yn gallu canfod arwyddion o glefyd nad oedd y bobl hyn wedi cael diagnosis ohonynt o'r blaen.

Esboniodd Johnson Xie, sylfaenydd cychwyn Cardiogram, fod monitor cyfradd curiad y galon a meddalwedd arbennig yn cael eu defnyddio i wneud diagnosis o symptomau diabetes. Felly, mae pob triniaeth yn cael ei chyflawni'n anymledol ac am oriau nid oes angen cael mynediad at waed y defnyddiwr.

"Mae ein calon wedi'i chysylltu â'r pancreas trwy'r system nerfol awtonomig, -meddai. - Mewn pobl sy'n dioddef o ddiabetes, waeth beth fo'r cam, mae amrywioldeb cyfradd y galon yn nodweddiadol. Canfu astudiaeth yn 2015 gan Astudiaeth y Galon Framingham fod amrywioldeb cyfradd y galon isel ynghyd â tachycardia yn aml yn gynhyrfwr diabetes. ”

I nodi'r arwyddion cyntaf o ddiabetes, fel yn achos gorbwysedd ac apnoea cwsg, defnyddir rhwydweithiau niwral hunan-ddysgu. Cyn dechrau'r astudiaeth, maent yn dadansoddi data nifer benodol o bobl yn fanwl (mae nifer y cyfranogwyr yn yr arbrawf, fel rheol, yn fwy na 33 mil) sydd â diabetes ac anhwylderau eraill. Mae'r dull hwn yn caniatáu i Apple Watch wneud diagnosis o symptomau diabetes heb ei ddrysu â chlefydau eraill.

Os aiff popeth yn unol â'r cynllun, gall y nodwedd rhybuddio cynnar ar gyfer arwyddion diabetes ymddangos ar yr Apple Watch yn yr app Cardiogram yn ddiweddarach eleni.

Chwarren thyroid. Ffisioleg a Chlinig, Tŷ Llenyddiaeth Feddygol Cyhoeddi'r Wladwriaeth - M., 2014. - 452 c.
Kalinchenko S. Yu., Tishova Yu. A., Tyuzikov I.A., Vorslov L.O. Gordewdra a syndrom metabolig mewn dynion. Cyflwr Celf, Meddygaeth Ymarferol - M., 2014. - 128 t.
Dedov, I.I. Clefydau'r system endocrin / II. Teidiau. - M.: Meddygaeth, 2000. - 555 t.

Gadewch imi gyflwyno fy hun. Fy enw i yw Elena. Rwyf wedi bod yn gweithio fel endocrinolegydd am fwy na 10 mlynedd. Credaf fy mod yn weithiwr proffesiynol yn fy maes ar hyn o bryd ac rwyf am helpu pob ymwelydd â'r wefan i ddatrys tasgau cymhleth ac nid felly. Mae'r holl ddeunyddiau ar gyfer y wefan yn cael eu casglu a'u prosesu'n ofalus er mwyn cyfleu'r holl wybodaeth angenrheidiol cymaint â phosibl. Cyn defnyddio'r hyn a ddisgrifir ar y wefan, mae angen ymgynghoriad gorfodol gydag arbenigwyr bob amser.