Медицина – це мистецтво лікування. А сучасна медицина ґрунтується на науково доведених фактах. Принаймні, ми прагнемо цього Успішність лікування багато в чому залежить від вчасності та точності діагностування хвороби та її особливостей. Задля цього лікарі збирають як суб’єктивну інформацію про самопочуття, так і об’єктивні показники стану організму, відомі як аналізи. Їх є чимало – біохімічні, електрофізіологічні, томографічні та ін.

Багато чого про стан нашого організму може сказати склад крові (лише не вірте шахраям, що пропонують сто параметрів без взяття крові!). Зокрема, одним із життєво важливих параметрів є рівень глюкози, головного джерела енергії усіх клітин організму. Він є важливим для здорових людей, а для пацієнтів із діабетом постійний контроль життєво важливий. Сучасні портативні глюкометри вимагають для аналізу лише краплину крові, проте навіть це є порівняно незручним. Через це, пошук неінвазивних способів контролю рівня цукру є вкрай важливим та актуальним.

Падіння рівня глюкози негативно позначається на енергетиці усіх структур, але найбільш чутливими є ті органи, що постійно споживають значну кількість енергії. Зокрема, серцевий м’яз. Тому дослідники давно пробували знайти кореляцію між параметрами роботи серця та концентрацією глюкози. Ранні спроби були невдалими. Але зарадити цій проблемі допоміг штучний інтелект. Ученим вдалося визначити особливості ЕКГ, що надійно свідчать про гіпоглікемію (падіння рівня цукру). При цьому, для аналізу ЕКГ не обов’язково йти до кардіолога, сучасні портативні прилади дозволяють моніторити роботу серця цілодобово, зокрема уві сні, коли люди не користуються глюкометрами. Система аналізу, реалізована, наприклад, на базі мобільного телефона вчасно повідомить про наявність таких небезпечних періодів як пацієнта, так і його лікаря. Наразі алгоритм опублікований в Scientific Reports, а автори оформлюють патент. Тож, ймовірно, невдовзі така техніка стане комерційно доступною.

Джерело: Porumb M, Stranges S, Pescapè A, Pecchia L. Precision Medicine and Artificial Intelligence: A Pilot Study on Deep Learning for Hypoglycemic Events Detection based on ECG. Sci Rep. 2020 Jan 13;10(1):170. doi: 10.1038/s41598-019-56927-5