أظهرت دراسة جديدة منشورة في مجلة Nature طريقة تجمع بين الساعات الذكية وفحوص الدم الروتينية لتحسين الكشف المبكر عن مقاومة الأنسولين في مراحلها المبكرة، مع اعتماد نموذج تعلّم عميق متعدد الوسائط يعتمد على بيانات المستشعرات والنتائج المختبرية والاستبيانات الصحية.
كشف مقاومة الأنسولين بشكل أسهل باستخدام الأجهزة القابلة للارتداء
نفذ فريق البحث مشروع WEAR-ME، الذي جمع بيانات من الساعات الذكية القابلة للارتداء وفحوصات الدم الروتينية للكوليسترول والأنسولين والجلوكوز، إضافة إلى استبيانات عن الصحة ونمط الحياة. جمعت البيانات من 1165 مشاركاً عن بُعد، وأُجري التحقق المتبادل عبر مجموعة مستقلة من 72 شخصاً.
اعتمد التحليل على شبكات عصبية عميقة، وظهر أن النموذج المتعدد الوسائط قادر على التنبؤ بمقاومة الأنسولين بدقة عالية. وعند ضبط النموذج بمساعدة نموذج أساسي قابل للارتداء (WFM) مُدرّب مسبقاً على نحو 40 مليون ساعة من بيانات المستشعرات، تحسّنت الدقة بشكل إضافي.
أوضح مؤلفو الدراسة أن البيانات المستخلصة من الأجهزة القابلة للارتداء تقدم قيمة كبيرة في التنبؤ بمقاومة الأنسولين، حتى عند تطبيق النموذج على بيانات لم يرها من قبل.
تصميم الفريق أيضاً نظاماً ذكياً لتفسير نتائج تقييم مقاومة الأنسولين وإبلاغ المستخدمين بها، مع تقييم من أخصائيي الغدد الصماء لاستجابات النظام. أظهر التقييم أن 79% من الاستجابات كانت دقيقة تماماً من الناحية الواقعية، و96% منها تمكن النظام من الرجوع إلى قيم تحاليل الدم وتفسيرها بدقة.
تشير النتائج إلى أن الاعتماد على بيانات الأجهزة القابلة للارتداء يمكن أن يحسن الكشف المبكر عن مقاومة الأنسولين ويسهم في الوقاية من تطور السكري وتحسين نتائج الصحة العامة، خاصة عند وجود وصول أوسع وآليات تطبيق أسهل وتكاليف أقل من الاختبارات التقليدية.
