Kunstmatige intelligentie kan via ECG lage glucosewaarden detecteren

· Het volgen van glucose in het bloed is cruciaal voor zowel gezonde individuen als diabetespatiënten. Huidige methoden om glucose te meten, vereisen naalden en herhaalde vingerprikken gedurende de dag. Vingerprikjes kunnen vaak pijnlijk zijn en de naleving door de patiënt belemmeren.

· Een nieuwe techniek ontwikkeld door onderzoekers van de Universiteit van Warwick maakt gebruik van de nieuwste bevindingen van kunstmatige intelligentie om hypoglykemische gebeurtenissen van ruwe ECG-signalen te detecteren, via draagbare sensoren

· De technologie werkt met een betrouwbaarheid van 82% en kan de behoefte aan invasieve vingerpriktesten vervangen door een naald, wat met name nuttig kan zijn voor pediatrische patiënten

Een nieuwe technologie voor het detecteren van lage glucosewaarden via ECG met behulp van een niet-invasieve draagbare sensor, die met de nieuwste kunstmatige intelligentie hypoglykemische gebeurtenissen van ruwe ECG-signalen kan detecteren, is gemaakt door onderzoekers van de Universiteit van Warwick. Dr. Leandro Pecchia met de nieuwe technologie

Momenteel zijn door de NHS doorlopende glucosemonitors beschikbaar voor detectie van hypoglykemie (suikerniveaus in bloed of derma). Ze meten glucose in interstitiële vloeistof met behulp van een invasieve sensor met een kleine naald, die alarmen en gegevens naar een weergaveapparaat stuurt. In veel gevallen vereisen ze twee keer per dag kalibratie met invasieve vingerprikbloedsuikertests.

Het team van dr. Leandro Pecchia van de Universiteit van Warwick heeft op 13 januari 2020, resultaten gepubliceerd in een artikel getiteld ‘Precision Medicine and Artificial Intelligence: A Pilot Study on Deep Learning for Detectie van hypoglycemische gebeurtenissen op basis van ECG’ in het tijdschrift Nature Springer. Wetenschappelijke rapporten die aantonen dat ze met behulp van de nieuwste bevindingen van kunstmatige intelligentie (dwz diep leren) hypoglykemische gebeurtenissen kunnen detecteren van onbewerkte ECG-signalen die zijn verkregen met niet-invasieve draagbare sensoren die standaard zijn.