Исследователи научились определять диабет по данным «умных» часов о сердцебиении
9 февраля 2018 года
Американский стартап Cardiogram совместно с учеными из Калифорнийского университета в Сан-Франциско создал алгоритм, с высокой точностью предсказывающий наличие у человека различных заболеваний, включая диабет, на основе данных о сердцебиении со смарт-часов Apple. Препринт статьи, посвященной исследованию, был опубликован на ArXiv.org.
Как пишет N+1, нейросеть под названием DeepHeart прошла обучение на основе данных более 50 тысяч человеко-недель, полученных от 14 тысяч участников исследования, пользовавшихся фитнес-приложением для Apple Watch. Кроме того, добровольцы также предоставили исследователям сведения о своих заболеваниях: в первую очередь ученых интересовали диабет, повышенный холестерин, гипертония и сонное апноэ (остановка дыхания).
Для непосредственного обучения алгоритма была использована часть данных, на основе которых нейросеть научилась распознавать вариации в человеческом сердцебиении. Затем программу проверили на тестовой выборке, и она смогла успешно определить диабет с точностью 84,5%, повышенный холестерин (74,4%), гипертонию (80,8%) и сонное апноэ (82,9%).
Хотя алгоритм DeepHeart показал свою эффективность, его создатели указывают на необходимость усовершенствования нейросети, которое позволит учитывать дополнительные факторы, включая пол, возраст, курение и т.д. По мнению исследователей, в перспективе предложенная ими система может найти применение для предупреждения появления некоторых заболеваний с использованием фитнес-трекеров и смарт-часов разных производителей.
Отметим, что носимые устройства находят применение не только в спорте или медицине. Так, в феврале прошлого года группа исследователей из Университета Тель-Авива и Университета Бен-Гуриона в Негеве предложила проверять подлинность подписи при помощи "умных" часов и специального ПО, фиксирующего движение кисти их владельца.
Источники
правитьЛюбой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.