研究者らは、ニューラルネットワークが血液サンプルではなく心拍パターンを分析することで低血糖レベルを検出する仕組みを説明する特許を申請した。
血糖値を記録するのは面倒で苦痛です。糖尿病患者は1日に何度も指に針を刺し、少量の血液を試験紙に垂らし、その試験紙を血糖測定器に挿入して血糖値を測定します。そして必要に応じてインスリンの量を調整したり、炭水化物を摂取したりします。少なくともアメリカでは、医療制度のせいで、これらの試験紙は安くはありません。
しかし、研究チームが開発したAIベースの方法は非侵襲的である。心電図（ECG）を測定できるデバイスを装着するだけで、皮膚に貼り付けたセンサーで心拍を記録することができる。血糖値の異常はECGの測定値に影響を与える可能性があり、血糖値が高いと心拍数が速くなり、血糖値が低いと心拍数が低下する。
その後、心電図は畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と再帰型ニューラル ネットワーク (RNN) によって処理され、睡眠中に血糖値が正常範囲を下回る夜間低血糖の症状が報告されます。
「パイロットスタディ」と称されるこの研究で、研究者らは4名のボランティアを募集し、心電図と非侵襲性持続血糖モニター（CGM）の両方を測定するデバイスを装着してもらいました。最大14日間にわたり、各被験者の脈拍を、心拍数が正常な時と夜間低血糖の影響を受けている時に分けて観察しました。心電図とCGMのデータは相関関係が調べられ、CNNとRNNを訓練して、個人の心拍数から血糖値が正常値を下回るタイミングを予測できるようにしました。
一部の心電図データはテストのために保留され、その結果、チームのニューラルネットワークは平均して約82パーセントの確率で正確であることが示された。
「私たちのアプローチは、検出アルゴリズムを個別に調整することを可能にし、低血糖イベントが個人の心電図にどのような影響を与えるかを強調します」と、論文の共著者であり、英国ウォーリック大学の生物医学工学准教授であるレアンドロ・ペッキア氏は述べています。「この情報に基づいて、臨床医は個々の患者に合わせた治療を行うことができます。」
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しかし、糖尿病患者がこのようなデバイスに期待を寄せる前に、研究チームは、この特許がさらに多くの臨床試験を経る必要があることを認めています。まず、研究対象者が少ないだけでなく、参加者の中に1型糖尿病や2型糖尿病を患っている人はいませんでした。
「私たちの研究は、健康な人における夜間の非誘発性低血糖値の検出に関するものでした。いくつかの臨床研究は、心臓の変化が健康な人、1型糖尿病患者、2型糖尿病患者で異なる強度を持つ可能性があることを示しました」と論文は述べています。
これまでの結果から、心電図にディープラーニングを適用することで低血糖を検知できること、そしてパーソナライズされたデータを用いたトレーニングによって個人にとってより効果的であることが示されています。最終的には、睡眠中に血糖値が危険なレベルまで低下した際に警告を発する糖尿病患者向けデバイスの開発を目指しています。
研究チームは昨年8月に英国で「心電図ベースの血糖値モニタリング」技術の特許を申請し、月曜日にネイチャー誌に掲載された論文でその技術について説明した。®
