Исследователи научились определять диабет по данным "умных" часов о сердцебиении

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. Ссылка на источник