Forscher entwickeln KI, um den Blutzuckerspiegel aus dem EKG zu ermitteln

Um den Blutzuckerspiegel zu analysieren, müssen Patienten einem unangenehmen Fingerabdrucktest ausgesetzt sein. Aus diesem Grund haben Forscher an der Universität Warwick ein System mit künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt, um Daten von einem tragbaren Elektrokardiographen (EKG) zu analysieren und zu erfassen hypoglykämische Ereignisse. Die Forscher veröffentlichten ihre Ergebnisse in der Fachzeitschrift 'Scientific Reports', die ergab, dass die KI hypoglykämische Ereignisse mit einer Genauigkeit von zweiundachtzig Prozent nachweisen konnte, was den aktuellen kontinuierlichen Glukosemonitoren (CGM) entspricht. Ein Mitglied der Warwick's School of Engineering, Dr. Leandro Pecchia, erklärte: „Fingerpicks sind niemals angenehm und unter Umständen besonders umständlich. Fingerpicks während der Nacht zu nehmen ist sicherlich unangenehm, besonders für Patienten im pädiatrischen Alter. Unsere Innovation bestand in der Verwendung künstlicher Intelligenz zur automatischen Erkennung von Hypoglykämie über wenige EKG-Schläge. Dies ist relevant, da EKG unter allen Umständen, einschließlich Schlaf, erkannt werden kann. Die oben hervorgehobenen Unterschiede könnten erklären, warum frühere Studien mit EKG zur Erkennung von hypoglykämischen Ereignissen fehlgeschlagen sind. Die Leistung von KI-Algorithmen, die über Kohorten-EKG-Daten trainiert werden, würde durch diese Unterschiede zwischen den Subjekten beeinträchtigt. Unser Ansatz ermöglicht die personalisierte Abstimmung von Erkennungsalgorithmen und betont, wie hypoglykämische Ereignisse das EKG bei Personen beeinflussen. Basierend auf diesen Informationen können Ärzte die Therapie individuell anpassen. Es ist eindeutig mehr klinische Forschung erforderlich, um diese Ergebnisse in größeren Populationen zu bestätigen. Deshalb suchen wir Partner. “