Умные часы могут «предсказывать» заболевания

Смарт-часы могут выявлять заболевания, обезвоживание и даже изменения количества эритроцитов, считают специалисты в области геномики и биомедицинской инженерии из Университета Дьюк и Медицинской школы Стэнфордского университета, США.

Задействовав машинное обучение, данные носимых устройств о частоте сердечных сокращений, температуре тела и повседневной активности можно использовать для прогнозирования показателей состояния здоровья, которые обычно определяются по результатам клинического анализа крови. Результаты исследования были опубликованы в журнале Nature Medicine.

Во время осмотра пациента медицинский работник, как правило, измеряет жизненно важные показатели: рост, вес, температуру и артериальное давление. Хотя эта информация хранится в медицинской карте человека, она обычно не используется для постановки диагноза. Вместо этого врачи назначают клинический анализ мочи или крови, чтобы получить текущую биологическую информацию, помогающую сделать заключение относительно состояния здоровья пациента.

Эти измерения жизненно важных показателей и клинические тесты могут рассказать врачу об определенных изменениях в здоровье пациента, например, есть ли у него диабет, или он находится в преддиабетическом состоянии, содержит ли его рацион достаточное количество железа или воды, а также находятся ли значения красных и белых кровяных телец в пределах нормы.

Но метод не лишен недостатков. Тесты требуют личного посещения клиники, что не всегда удобно для пациентов, а инвазивная процедура забора крови мало кому доставляет удовольствие. А главное, эти жизненно важные показатели и клинические образцы обычно не берутся через регулярные и контролируемые промежутки времени. Они только дают картину здоровья пациента на день посещения клиники, при этом на результаты может влиять множество факторов, например, время последнего приема пищи, стресс или недавняя физическая активность.

«Есть циркадные (суточные) вариации частоты сердечных сокращений и температуры тела, но разовые измерения в клиниках не отражают эти естественные колебания, – сказала Джессилин Данн из Университета Дьюк, одна из авторов исследования. – Но такие устройства, как умные часы или фитнес-браслеты Fitbit, могут отслеживать эти показатели и естественные изменения в течение длительного периода времени и определять, есть ли отклонения от естественной нормы».

Чтобы получить последовательное и более полное представление о здоровье пациентов, команда из Стэнфорда решили выяснить, коррелируют ли долгосрочные данные с носимых устройств с изменениями, определяемыми во время клинических исследований, и могут ли они помочь в выявлении нарушений здоровья.

Исследование, начатое в 2015 году в Стэнфорде с когорты испытуемых, у которых определялся интегративный персональный омический профиль (Integrative Personal Omics Profiling – iPOP), включало 54 пациента. Более трех лет участники iPOP носили умные часы Intel Basis, которые измеряли частоту их сердечных сокращений, физическую активность, температуру кожи и работу потовых желез. Участники также регулярно посещали клиники, где исследователи использовали традиционные методы измерений для отслеживания таких показателей, как частота сердечных сокращений, температура, количество красных и белых кровяных телец, уровень глюкозы и уровень железа.

Эксперимент показал, что данные умных часов и клинические анализы крови связаны по многим параметрам. Например, если часы участника указывали на более низкую активность потовых желез, измеряемую электродермальным датчиком, это означало, что пациент продолжительное время находился в обезвоженном состоянии.

«Методы машинного обучения, примененные к этой уникальной комбинации клинических и реальных данных, позволили нам выявить ранее неизвестные связи между сигналами умных часов и клиническими анализами крови», – сказал Лукаш Кидзински, соавтор исследования.

Команда ученых также обнаружила, что показатели, определяемые во время полного лабораторного анализа крови, такие как гематокрит, гемоглобин, количество эритроцитов и лейкоцитов, тесно связаны с данными носимых устройств. Длительная повышенная температура тела в сочетании с ограниченным движением, как правило, указывала на наличие заболевания, что соответствовало более высокому количеству лейкоцитов в клиническом тесте. Данные о снижении активности с более высокой частотой сердечных сокращений также могут указывать на анемию, которая возникает при нехватке железа в крови пациента.

Хотя данные носимых устройств недостаточно конкретны, чтобы точно предсказывать точное количество красных или белых кровяных телец, Данн и его команда уверены, что этот метод может неинвазивно и быстро указывать на то, что у пациента есть какие-то проблемы со здоровьем.

«Когда пациент поступает в отделении неотложной помощи, требуется время, чтобы зарегистрировать его, провести лабораторные анализы и получить результаты, – сказал Данн. – Но если бы у этого пациента были бы часы Apple Watch или фитнес-браслет Fitbit, в идеале вы могли бы получить долгосрочные данные с этого устройства и, обработав их с помощью алгоритмов, сказать: «Возможно у него эта проблема со здоровьем».

Оригинал новости можно прочитать здесь