أشارت دراسة حديثة نشرتها مجلة Nature إلى طريقة تجمع بين الساعات الذكية وفحوص الدم الروتينية للكشف عن مقاومة الأنسولين، مع استبيانات حول الصحة ونمط الحياة، وجُمعت البيانات من 1165 مشاركاً عن بُعد.
حلّل الفريق البيانات باستخدام الشبكات العصبية العميقة، ثم تحقق من صحتها عبر التحقق المتبادل ومجموعة مستقلة من 72 مشاركاً.
أظهرت النتائج أن النموذج متعدد الوسائط يتنبأ بمقاومة الأنسولين بدقة عالية، وتُحسّنت الدقة بشكل أكبر عند ضبط النموذج باستخدام نموذج أساسي قابل للارتداء (WFM) مُدرّب مسبقاً على 40 مليون ساعة من بيانات المستشعرات.
أوضح المؤلفون أن البيانات المستخلصة من الأجهزة القابلة للارتداء تضيف قيمة كبيرة في التنبؤ بمقاومة الأنسولين حتى عند تطبيق النموذج على بيانات جديدة.
طوّر الفريق نظاماً ذكاء اصطناعياً لتفسير نتائج تقييم مقاومة الأنسولين وإبلاغ المستخدمين بها.
حرص أخصائيو الغدد الصماء على تقييم استجابات النظام لضمان الدقة والموثوقية.
أوضح الأخصائيون أن 79% من الاستجابات كانت دقيقة تماماً من الناحية الواقعية، و96% منها كانت دقيقة في الرجوع إلى قيم التحاليل الدم وتفسيرها.
أكّدت النتائج أهمية اعتماد وسائل كشف أكثر قابلية للتطبيق عبر نطاق واسع وأسهل استخداماً، ما يسهم في تحسين النتائج الصحية لكثير من الناس من خلال الكشف المبكر عن مقاومة الأنسولين والوقاية من داء السكري ومضاعفاته.
