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Klick 과학자들은 기계 학습과 12시간의 CGM 데이터를 사용하여 당뇨병 발병을 예측합니다.

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  • Post published:December 3, 2022
  • Post category:Medical

Klick Utilized Sciences의 과학자들은 인공 지능을 사용하여 연속 혈당 모니터(CGM)를 강력한 당뇨병 검사 및 예방 도구로 변환하는 방법을 발견했습니다.

뉴올리언스에서 열린 NeurIPS 컨퍼런스에서 금요일에 발표된 연구 결과에서 Klick 과학자들은 기계 학습과 CGM에서 얻은 단 12시간의 데이터를 사용하여 환자가 당뇨병 전증인지 당뇨병인지 확인하는 방법을 밝혔습니다.

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우리는 12시간의 모니터링이 당뇨병 발병 위험이 있는 사람들의 삶에 큰 변화를 가져올 수 있음을 입증했습니다. 우리는 CGM을 사용하여 당뇨병을 모니터링할 뿐만 아니라 완전히 예방할 수 있다고 생각합니다.”

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Klick Utilized Sciences의 연구 책임자이자 수석 연구원인 전주현

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연구를 위해 건강하거나 당뇨병 전단계이거나 제2형 당뇨병이 있는 것으로 확인된 약 600명의 환자가 평균 12일 동안 CGM 장치를 착용했습니다. 과학자들은 시간이 지남에 따라 포도당 측정치를 살펴보고 기계 학습 모델을 개발하여 그 사람이 건강한지, 당뇨병 전증인지 또는 당뇨병인지를 결정하는 데 이러한 값을 사용할 수 있는지 확인했습니다.

전 교수는 12시간 모델이 더 긴 간격의 결과와 유사한 높은 정확도를 보여 당뇨병 전증 환자의 3분의 2를 정확하게 식별했으며 건강한 환자와 제2형 당뇨병 환자를 식별하는 데도 높은 정확도를 보였다고 말했다. 전 교수는 대부분의 연구에서 10일에서 14일 분량의 판독값을 도출하고 종종 전문 임상의의 분석을 필요로 하는 더 짧은 시간 프레임이 큰 발전이라고 말했습니다.

CDC에 따르면 당뇨병 전증은 혈당 수치가 정상보다 높지만 아직 제2형 당뇨병으로 진단될 만큼 높지는 않은 심각한 건강 상태입니다. 약 9,600만 명의 미국 성인이 3명 중 1명 이상 당뇨병 전증을 앓고 있습니다. 전당뇨병이 있는 사람 중 80% 이상이 자신이 당뇨병에 걸렸다는 사실을 모릅니다.

클릭(Klick)의 연구 개발 담당 이사인 마이클 리버만(Michael Lieberman)은 “초기 당뇨병 환자의 압도적 다수는 자신의 상태를 인식하지 못하고 혈당 수치 조절 능력이 돌이킬 수 없을 정도로 손상될 때까지 의사와 상담하지 않습니다”라고 말했습니다. 응용 과학. “우리 연구는 혈당 디지털 바이오마커를 당뇨병이 시작되기 전에 예방하기 위한 의사에게 귀중한 도구가 될 수 있는 위치로 옮기는 데 도움이 되는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.”

이러한 발견은 당뇨병 분야에서 Klick이 진행 중인 최신 작업입니다. 그들의 “비례-적분 제어 시스템으로서의 항상성” 연구, 당뇨병을 유발할 수 있는 포도당 조절 방식의 근본적인 변화를 결정하기 위한 수학적 모델링을 기반으로 한 자연 그들은 또한 스웨덴 스톡홀름에서 열린 2018년 IJCAI(International Joint Convention on Synthetic Intelligence)에서 이전 연구 결과를 발표했습니다.