В США научились предсказывать диабет по «умным часам»

В США ученые научились предсказывать диабет по «умным часам». Так, функционирующий на базе LSTM-нейросети алгоритм сможет вычислить наличие диабета с 85%-ной точностью, а апноэ - с 83%-ным попаданием. Отчет о результатах исследования был представлен в рамках конференции искусственного интеллекта AAAI-2018.

«Специально для обучения нейросети мы задействовали сведения более 50 тысяч человеко-недель, предоставленные участниками исследования. Фитнес-приложением к Apple Watch в рамках эксперимента пользовались 14 тысяч человек. Информация о различиях в сердцебиении в дальнейшем применялась на тестовой выборке, а алгоритм смог успешно и оперативно выявить диабет (84,6%), повышенный уровень холестерина (74,3%) процента), гипертонию (80,9%), а также сонное апноэ (82,8%)», - прокомментировал специалист университета в Калифорнии .Марк Плетчер.

Несмотря на демонстрацию DeepHeart своей эффективности, по словам авторов разработки, в дальнейшем предстоит учитывать большое число дополнительных переменных, таких, как пол и возраст участников, табачная и алкогольная зависимость и т.д. Однако, в целом, подобный метод может успешно применяться в целях предупреждения возникновения изученных состояний с задействованием фитнес-трекеров и «умных часов».