Исследователи Google разработали ИИ-систему AI-PPG-ACC-HTN, способную пассивно определять признаки гипертонии с помощью датчиков потребительских смарт-часов без калибровки манжетой.
Гипертония затрагивает более миллиарда людей по всему миру, но более половины взрослых с этим состоянием не подозревают о своей болезни.
Существующие коммерческие устройства без манжеты требуют регулярной калибровки с помощью традиционной манжеты на руке, поскольку они отслеживают лишь относительные изменения от базового измерения манжетой, а не выявляют абсолютные состояния гипертензии, что ограничивает их полезность как самостоятельных инструментов скрининга.
Вместо попыток оценить точные значения систолического и диастолического артериального давления в конкретный момент времени, новая система AI-PPG-ACC-HTN использует данные с двух датчиков потребительских смарт-часов — фотоплетизмографии (PPG) и акселерометра (ACC), не требуя калибровки манжетой.
Модель прошла двухэтапное обучение: сначала предобучение с самообучением на 492 347 часах данных от 2 109 участников, затем классификация на основе агрегированных признаков.
В клиническом исследовании с 196 участниками система показала высокую специфичность 90,0% и положительную прогностическую ценность 80,6% при первичном скрининге.
При подтверждении диагноза система продемонстрировала чувствительность 78,4%, специфичность 90,9% и положительную прогностическую ценность 96,7%, превосходя показатели повторных измерений артериального давления в клинике.
Это краткое изложение. Полный текст статьи доступен на сайте источника:
Читать полностью на Google ResearchКак это касается вашего бизнеса
Новая модель или сервис дают эффект, только если данные и процессы компании к ним готовы. Аудит ИИ-готовности покажет, где ИИ даст максимальную отдачу, а где внедрять его преждевременно.