Apple Watchなどの心拍数測定可能なウェアラブル機器で85%の精度で糖尿病が診断可能|Cardiogram





■Apple Watchなどの心拍数測定可能なウェアラブル機器で85%の精度で糖尿病が診断可能|Cardiogram

参考画像:Ordinary wearables can flag signs of diabetes, according to new Cardiogram study(2018/2/7、Upbeat)|スクリーンショット

Cardiogramの研究によれば、Apple Watchは糖尿病を85%の精度で検出可能

(2018/2/8、TechCrunch)

Cardiogramの創業者Brandon Ballingerによる最新の臨床研究によれば、Apple Watchは既に糖尿病と診断された人が、糖尿病であることを85%の正確性で診断することができた。

Apple Watchの心拍数記録アプリCardiogramの創業者Brandon Ballingerによる最新の臨床研究によれば、ウェアラブルテクノロジーによって、糖尿病(0.8451)、高コレステロール(0.7441)、高血圧(0.8086)、睡眠時無呼吸(0.8298)の精度で識別することができたそうです。




■まとめ

アメリカ国民の人口の約3分の1に当たる約1億人が糖尿病または糖尿病予備軍|米CDCで紹介したアメリカ疾病管理予防センター(CDC)の報告書によれば、アメリカ国民の人口の約3分の1に当たる約1億人が糖尿病またはその予備軍となっているそうです。

スマートウォッチは病気の早期発見に役立つ|正常値とベースライン値の確立が重要|スタンフォード大で紹介したスタンフォード大学のマイケル・スナイダーの研究によれば、フィットネスモニターや他のウェアラブルバイオセンサーが心拍数、肌の温度などの異常が起きているかを知らせてくれることにより、病気になっていることを伝えてくれるという研究が進められているようですが、今回の研究を活用して糖尿病の兆候を知ることができれば多くの人が糖尿病予備群という早い段階で糖尿病の予防・治療が進められるのではないでしょうか?







【参考リンク】

DeepHeart: Semi-Supervised Sequence Learning for Cardiovascular Risk Prediction

We train and validate a semi-supervised, multi-task LSTM on 57,675 person-weeks of data from off-the-shelf wearable heart rate sensors, showing high accuracy at detecting multiple medical conditions, including diabetes (0.8451), high cholesterol (0.7441), high blood pressure (0.8086), and sleep apnea (0.8298). We compare two semi-supervised training methods, semi-supervised sequence learning and heuristic pretraining, and show they outperform hand-engineered biomarkers from the medical literature. We believe our work suggests a new approach to patient risk stratification based on cardiovascular risk scores derived from popular wearables such as Fitbit, Apple Watch, or Android Wear.

【参考リンク】

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