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2023-11-19 16:32:15
TIMEDOO肽度(微信号:Time-doo)获悉,大多数糖尿病患者必须通过手指抽血测试来测量他们的血糖水平,其中部分患者使用可穿戴式连续血糖监测仪来测量,但即使如此通常也需要每天两次校准。
众所周知,心电图(ECG)可以显示血糖水平异常的迹象,但不同患者在ECG波形中表现出的个体反应会影响结果的可靠性。现在,英国华威大学的研究人员表明,通过对一种商用可穿戴设备(美敦力ZephyrBiopatchHP)生成的ECG图进行简单分析,就可以检测出危险的低血糖事件,准确率达到82%。这可与目前介入式连续血糖仪的能力相媲美。如果这些结果在更广泛的研究中得到证实,这项技术可能会对儿科患者有所帮助,有助于预防睡眠期间的低血糖,并大大改善许多糖尿病患者的生活质量。
这个新系统依赖于一种深度学习方法,可以识别不同人的心跳如何受到低血糖的影响。使用传统方法记录每个患者的ECG信号并记录低血糖事件。只要有足够的数据,沃里克系统就会捕捉到低血糖病例中出现的ECG信号生物标记物,在随后的分析中可以发现这些标记物。对于临床医生来说,让事情变得更容易是一种注释性的方法,它确保了ECG中指向低血糖的方面得到突出显示。实线表示两个不同受试者在血糖水平正常(绿线)或低(红线)时的平均心跳。红色和绿色阴影表示平均值附近心跳的标准偏差。比较表明,这两个受试者在低血压事件期间有不同的ECG波形变化。具体地说,受试者1在低音时出现明显较长的QT间期,而受试者2则没有。垂直条形图代表每个ECG波在确定心跳是否被归类为低心跳或正常心跳时的相对重要性。一位训练有素的临床医生从这些条形图上看到,对于受试者1,T波位移影响分类,反映出当受试者处于低音状态时,心室的复极速度较慢。在受试者2中,心电图最重要的成分是P波和T波的抬高,提示受试者在低血压状态时,心房去极化和心室激动阈值受到特别大的影响。更多信息请参考:ScientificReports:PrecisionMedicineandArtificialIntelligence:APilotStudyonDeepLearningforHypoglycemicEventsDetectionbasedonECGUniversityofWarwick编辑|邓雪君
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