Prototip koristi senzorske mogućnosti bilo kog pametnog telefona za otkrivanje predijabetesa

Prototip koristi senzorske mogućnosti bilo kog pametnog telefona za otkrivanje predijabetesa

Prema američkim centrima za kontrolu bolesti, svaka treća odrasla osoba u Sjedinjenim Državama ima predijabetes, stanje obeleženo povišenim nivoom šećera u krvi koji može dovesti do razvoja dijabetesa tipa 2. Dobra vest je da ako se rano otkrije, predijabetes se može preokrenuti kroz promene načina života, kao što su poboljšana ishrana i vežbanje. Loše vesti? Osam od 10 Amerikanaca sa predijabetesom ne znaju da ga imaju, što ih dovodi u povećan rizik od razvoja dijabetesa, kao i komplikacija bolesti koje uključuju bolesti srca, otkazivanje bubrega i gubitak vida.

Trenutne metode skrininga obično uključuju posetu zdravstvenoj ustanovi radi laboratorijskog testiranja i/ili korišćenje prenosnog glukometra za testiranje kod kuće, što znači da pristup i cena mogu biti prepreke za širenje skrininga. Ali istraživači sa Univerziteta u Vašingtonu su možda pronašli slatku tačku kada je u pitanju povećanje ranog otkrivanja predijabetesa. Tim je razvio GlucoScreen, novi sistem koji koristi kapacitete kapacitivnog senzora dodira bilo kog pametnog telefona za merenje nivoa glukoze u krvi bez potrebe za posebnim čitačem.

Istraživači opisuju GlucoScreen u novom radu objavljenom 28. marta u Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Vearable and Ubikuitous Technologies.

Rezultati istraživača sugerišu da je tačnost GlucoScreen-a uporediva sa onom kod standardnog testiranja glukometra. Tim je otkrio da je sistem tačan na ključnom pragu između normalnog nivoa glukoze u krvi, na ili ispod 99 mg/dl, i predijabetesa, definisanog kao nivo glukoze u krvi između 100 i 125 mg/dl. Ovaj pristup bi mogao učiniti testiranje glukoze jeftinijim i pristupačnijim — posebno za jednokratni skrining velike populacije. Istraživači sa Univerziteta u Vašingtonu razvili su GlucoScreen, sistem koji bi mogao da omogući ljudima da sami pregledaju predijabetes. Koristi modifikovanu verziju komercijalno dostupne test trake sa bilo kojim pametnim telefonom – nije potreban poseban glukometar. Koristeći ugrađene mogućnosti kapacitivnog senzora dodira u telefonu, GlucoScreen prenosi podatke testa sa trake na telefon putem serije simuliranih dodira na ekranu. Aplikacija primenjuje mašinsko učenje da analizira podatke i izračuna očitavanje glukoze u krvi. Sa ranim otkrivanjem, mnogi slučajevi predijabetesa mogu se preokrenuti kroz promene u ishrani i vežbanju. Zasluge: Univerzitet u Vašingtonu

„U konvencionalnom skriningu, osoba nanosi kap krvi na test traku, gde krv hemijski reaguje sa enzimima na traci. Glukometar se koristi za analizu te reakcije i očitavanje glukoze u krvi“, rekao je glavni autor Anandgan Vagmare. , student doktorskih studija UV na Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering.

„Uzeli smo istu test traku i dodali jeftino kolo koje prenosi podatke generisane tom reakcijom na bilo koji pametni telefon simuliranim kuckanjem po ekranu. GlucoScreen zatim obrađuje podatke i prikazuje rezultat direktno na telefonu, upozoravajući osobu ako je u opasnosti tako da znaju da se obrate svom lekaru.“

Konkretno, GlucoScreen test traka uzorkuje amplitudu elektrohemijske reakcije koja se javlja kada se uzorak krvi pomeša sa enzimima pet puta svake sekunde.

Traka zatim prenosi podatke o amplitudi na telefon kroz seriju dodira promenljivim brzinama koristeći tehniku koja se zove „pulsno-širinska modulacija“. Termin „širina impulsa“ se odnosi na rastojanje između vrhova u signalu—u ovom slučaju, na dužinu između slavina. Svaka širina impulsa predstavlja vrednost duž krive. Što je veća udaljenost između slavina za određenu vrednost, to je veća amplituda povezana sa elektrohemijskom reakcijom na traci.

„Komunicirate telefonom tako što dodirnete ekran prstom“, rekao je Vagmare. „To je u osnovi ono što traka radi, samo umesto jednog dodira da bi proizvela jednu akciju, ona radi više tapkanja pri različitim brzinama. To je uporedivo sa načinom na koji Morzeov kod prenosi informacije putem šablona tapkanja.“

Prednost ove tehnike je u tome što ne zahteva komplikovane elektronske komponente. Ovo minimizira troškove proizvodnje trake i snagu koja je potrebna za njen rad u poređenju sa konvencionalnijim metodama komunikacije, kao što su Bluetooth i ViFi. Sva obrada podataka i računanje se odvijaju na telefonu, što pojednostavljuje traku i dodatno smanjuje troškove.

Test traci takođe nisu potrebne baterije. Umesto toga koristi fotodiode da izvuče ono malo energije koja mu je potrebna iz blica telefona.

Aplikacija GlucoScreen automatski uključuje blic, koja vodi korisnika kroz svaki korak procesa testiranja. Prvo, korisnik pričvršćuje svaki kraj test trake na prednju i zadnju stranu telefona prema uputstvu. Zatim ubodu prst lancetom, kao što bi to učinili u konvencionalnom testu, i nanose kap krvi na biosenzor pričvršćen za test traku. Nakon što se podaci prenesu sa trake na telefon, aplikacija primenjuje mašinsko učenje da analizira podatke i izračuna očitavanje glukoze u krvi.

Ta faza procesa je slična onoj koja se izvodi na komercijalnom glukometru. Ono što GlucoScreen izdvaja, pored njegove nove tehnike dodira, jeste i njegova univerzalnost.

„Pošto koristimo ugrađeni kapacitivni ekran osetljiv na dodir koji je prisutan u svakom pametnom telefonu, naše rešenje se može lako prilagoditi za široku upotrebu. Pored toga, naš pristup ne zahteva pristup niskog nivoa kapacitivnim dodirnim podacima, tako da nemate da pristupi operativnom sistemu kako bi GlucoScreen radio“, rekao je koautor Džejson Hofman, student doktorskih studija UV u Allen School.

„Dizajnirali smo ga da bude „uključi i igraj“. Ne morate da rutujete [preko] telefona — u stvari, ne morate ništa da radite sa telefonom, osim da instalirate aplikaciju. Koji god model da imate, on će funkcionisati sa police.“

Istraživači su procenili svoj pristup koristeći kombinaciju in vitro i kliničkog testiranja. Zbog pandemije COVID-19, morali su da odlože ovo poslednje do 2021. godine kada se, na putu kući u Indiju, Vagmare povezao sa dr Šajleš Pitale u Dev Medicare i Triniti bolnici. Nakon što je saznao za projekat UV, dr Pitale je pristao da omogući kliničku studiju koja uključuje 75 pacijenata koji su dali saglasnost za koje je već bilo planirano vađenje krvi za laboratorijski test glukoze u krvi. Koristeći taj laboratorijski test kao osnovnu istinu, Vagmare i tim su procenili performanse GlucoScreen-a u odnosu na konvencionalne trake i glukometar.

S obzirom na to koliko su predijabetes i dijabetes uobičajeni globalno, ova vrsta tehnologije ima potencijal da promeni kliničku negu, rekli su istraživači.

„Jedna od prepreka koje vidim u svojoj kliničkoj praksi je to što mnogi pacijenti ne mogu sebi priuštiti da se testiraju, jer su glukometri i njihove test trake preskupi. I obično su ljudi kojima je najpotrebniji test glukoze oni koji se suočavaju sa najvećim preprekama “, rekao je koautor dr Metju Tompson, profesor porodične medicine na UV School of Medicine i globalnog zdravlja. „S obzirom na to koliko mojih pacijenata sada koristi pametne telefone, sistem kao što je GlucoScreen bi zaista mogao da transformiše našu sposobnost pregleda i praćenja ljudi sa predijabetesom, pa čak i dijabetesom.

GlucoScreen je trenutno istraživački prototip. Biće potrebne dodatne kliničke studije usmerene na korisnike, zajedno sa izmenama načina na koji se test trake proizvode i pakuju pre nego što sistem postane široko dostupan, rekao je tim.

Ali, dodaju istraživači, projekat pokazuje kako smo tek počeli da koristimo potencijal pametnih telefona kao alata za zdravstveni pregled.

„Sada kada smo pokazali da možemo da napravimo elektrohemijske testove koji mogu da rade sa pametnim telefonom umesto sa namenskim čitačem, možete zamisliti da proširite ovaj pristup na proširenje skrininga za druge uslove“, rekao je stariji autor Shvetak Patel, Vašingtonska istraživačka fondacija za preduzetništvo. Profesor računarskih nauka i inženjerstva i elektrotehnike i računarstva na UV.

Dodatni koautori su Farshid Salemi Parizi, bivši student doktorskih studija elektrotehnike i računarstva UV, koji je sada viši inženjer mašinskog učenja u OctoML-u, i Iuntao Vang, profesor istraživanja na Univerzitetu Tsinghua i bivši gostujući profesor na Allen školi.