作者：大米
2020年全球糖尿病患者预计超过4.5亿人，而我国预估有1.16亿成年人患有糖尿病，其中尚未确诊的患者将超过6500万人。
糖尿病会增加几乎全身每个器官系统的基本风险，包括冠心病，肾衰竭，失明和中风。在当前的大流行中，还发现它增加了COVID-19严重症状的风险。而这些并发症都将严重影响患者的生活质量、增加医疗费用、加重家庭负担。
来源：网络
在《国家基层糖尿病防治管理指南（2018）》特别强调糖尿病的筛查、早期诊断和并发症预防的突出作用。目前检测的手段多是通过检测血液中的血糖含量来诊断糖尿病，这种检测手段准确，但花费检测成本也是巨大的，这也导致很多糖尿病高风险人群没有得到及时监测和确诊。
近日，加州大学研究人员将最新成果《A digital biomarker of diabetes from smartphone-based vascular signals》发布在《nature medicine》(IF 30.641)上，文中展现了研究人员开发的一种"数字生物标志物"，该标志物可以用来检测2型糖尿病，通过智能手机摄像头即可完成数据采集。据文中结论，该检测方法有潜力成为低成本2型糖尿病临床筛查工具，并且具有实时监测和无创的特点。
研究人员认为利用现有智能手机成熟的摄像技术，能容易地普及这种筛查工具，该方法不仅能够迅速提高糖尿病的检测能力，对于传统检测曾经无法普及的人群也能提供筛查。
该方法主要是利用手机摄像头，根据开发的糖尿病筛查算法，通过光电容积脉搏波描记法(PhotoPlethysmoGraphy,PPG)的信号来检测糖尿病引起的血管损伤，大多数可穿戴设备(智能手表和健身追踪器）都能收集这种信号。研究人员通过摄像头捕获的每次心跳对应的指尖颜色变化来测量PPG.
加州大学研究人员已通过iPhone的Azumio Instant Heart Rate应用，从53870名患者中，获取近300万份PPG数据。通过深度学习算法分析收集的PPG数据，能准确地找出81%的糖尿病患者。同期进行的现场诊断集中测试，识别率高达82%。
通过对验证数据集的分析，确定患者未患糖尿病的准确率更是高达92%以上。研究人员表示，如果基于PPG的预测与患者其他信息（年龄，性别，体重指数和种族等信息）相结合时，预测准确性会进一步的提高。
基于智能手机低成本的糖尿病筛查工具，一方面能低成本的覆盖糖尿病更多的风险人群，另一方面精确锁定高风险人群再进行传统检测，能大大降低检测成本。该算法如果能通过进一步的临床应用验证，定会成为人类对抗糖尿病的一大利器。
参考来源：
[1] 全球糖尿病治疗药物研发及市场态势 李子艳
[2] 2018 版国家基层糖尿病防治管理指南护理相关内容解读
[3] A digital biomarker of diabetes from smartphone-based vascular signals
[4]https://medicalxpress.com/news/2020-08-smartphones-diabetes.html
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