Kan een smartphone-app diabetes detecteren?
Tegenwoordig weten miljoenen mensen in de Verenigde Staten niet dat ze diabetes hebben. Uit een recente studie blijkt dat gegevens van een gemakkelijk verkrijgbare smartphone-app kunnen helpen bij het opsporen van diabetes bij mensen zonder dat een bezoek aan de kliniek vereist is.
Volgens de Centers for Disease Control and Prevention (CDC) hebben meer dan 30 miljoen mensen in de VS diabetes.
Het is zorgwekkend dat bijna een op de vier mensen in de VS diabetes heeft, maar het niet weet.
Zonder behandeling kan diabetes ernstige gevolgen voor de gezondheid hebben, waaronder nierproblemen, oogaandoeningen, hartaandoeningen en beroertes.
Momenteel moet een arts een bloedmonster nemen om diabetes te diagnosticeren, waarvoor meestal een reis naar de kliniek vereist is.
Om uiteenlopende redenen hebben veel mensen geen gemakkelijke toegang tot gezondheidszorg, dus het is belangrijk om eenvoudigere manieren te vinden om diabetes op te sporen.
Een app gebruiken om diabetes te diagnosticeren
Onlangs besloten onderzoekers van de University of California in San Francisco om een innovatieve en gratis beschikbare oplossing te onderzoeken: een gemeenschappelijke smartphone-app.
Ze profiteerden van een functie die veel fitness-apps op de markt al gebruiken, een fotoplethysmografisch (PPG) -signaal genaamd. Deze technologie maakt gebruik van de camera en flitser van de smartphone.
Wanneer het hart bloed wegduwt, genereert dit een drukpuls die door het lichaam beweegt. Perifere bloedvaten zwellen op om het binnenkomende bloed op te vangen.
Door de flitser en camera van de smartphone naast een vinger te plaatsen, is het mogelijk om de minieme veranderingen als gevolg van deze uitzetting van de bloedvaten waar te nemen. Bij elke samentrekking van het hart reflecteert de huid steeds meer licht.
De camera van de smartphone kan deze verandering detecteren en uit deze gegevens is het mogelijk om informatie over de bloedstroom te extraheren.
In de vroege fasen van diabetes treden bepaalde vasculaire veranderingen op. "Diabetes kan gedurende een lange periode asymptomatisch zijn, maar nadelige vasculaire veranderingen treden nog steeds geruisloos op, wat kan leiden tot cardiovasculaire complicaties", legt Dr. Robert Avram uit.
"Daarom is het voor ons vooral belangrijk om goedkope, niet-invasieve mogelijkheden te onderzoeken die het gemakkelijk maken om miljoenen mensen te screenen."
Screenen met een smartphone
Om te onderzoeken hoe smartphonetechnologie presteerde als diagnostisch hulpmiddel, rekruteerden de onderzoekers 54.269 deelnemers via de online Health eHeart Study. In dit onderzoek werd de Azumio Instant Heart Rate-smartphone-app gebruikt, een van de hartslagmeetapps op de markt die mensen het vaakst downloaden.
De wetenschappers creëerden een deep learning-algoritme dat het PPG-signaal van de app gebruikte om vast te stellen wie diabetes had. Ze zullen hun bevindingen op zondag 17 maart presenteren op de 68e jaarlijkse wetenschappelijke sessie van het American College of Cardiology in New Orleans, LA.
Toen ze het algoritme tegen de database plaatsten, ontdekten de onderzoekers dat het 72 procent van de tijd mensen met diabetes correct kon identificeren.
Toen ze ook informatie over andere bekende risicofactoren incorporeerden, zoals body mass index (BMI), leeftijd en geslacht, identificeerde het algoritme in maar liefst 81 procent van de gevallen diabetes.
Belangrijk is dat hun algoritme ook andersom werkte: het identificeerde mensen correct als niet 97 procent van de tijd diabetes hebben.
"Op basis van onze bevindingen zou deze strategie een goedkope manier kunnen worden om thuis op diabetes te screenen, omdat het kan worden afgeleid van elk optisch systeem met een camera en een zaklamp, en de meeste mensen hebben een smartphone."
Dr. Robert Avram
Volgende stappen
Deze technologie kan een officiële diagnose door een arts natuurlijk niet vervangen, maar het kan iemand aanmoedigen om naar de dokter te gaan.
Dr. Avram doet al vervolgonderzoek om te onderzoeken hoe het algoritme presteert in verschillende populaties. Het team richt zich momenteel bijvoorbeeld op Afro-Amerikaanse en Aziatische mensen omdat ze vaker diabetes hebben dan blanke Amerikanen, maar minder vertegenwoordigd waren in de eerste studie.
De wetenschappers zijn ook benieuwd of het mogelijk is om met deze methode vast te stellen of iemand een vroege of late diabetes heeft.
De bevindingen zijn bemoedigend; als gegevens van een gewone smartphone-app mensen kunnen helpen diabetes eerder op te lopen, kan deze technologie miljoenen levens beïnvloeden.
