深圳先進院在基于穿戴式生理信息的糖尿病早期無創(chuàng)篩查獲得進展
近日，中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院醫(yī)工所微創(chuàng)中心聶澤東、王磊團隊利用可穿戴ECG和EEG信號等多模生理信號，采用醫(yī)學(xué)人工智能算法，在糖尿病早期的可穿戴無創(chuàng)篩查的研究取得了新進展。相關(guān)研究成果以Towards adequate prediction of prediabetes using spatiotemporal ECG and EEG feature analysis and weight-based multi-model approach為題發(fā)表在Knowledge-Based Systems（影響因子：5.921）上，聶澤東副研究員和王磊研究員是該論文的共同通訊作者，博士生Igbe Tobore為第一作者，深圳先進院為第一作者單位和唯一通訊單位。
糖尿病早期是指血糖異常但未達到糖尿病診斷標(biāo)準的狀態(tài)。目前，我國約有1.48億糖尿病早期病人，如不及時發(fā)現(xiàn)并進行干預(yù)，約5%~10%的糖尿病早期人群將進展為糖尿病患者。因此，糖尿病早期的篩查非常重要。研究表明，如果糖耐量受損未能及時被發(fā)現(xiàn)和治療，70%的糖耐量受損患者將在9-12年后患上糖尿病，同時，他們患心腦血管疾病、視網(wǎng)膜病變等風(fēng)險也在增加。目前糖尿病還無根治的方法，糖尿病患者只能通過降糖藥物控制血糖水平。同時，糖耐量受損這個過程是可逆的，正確的生活方式和藥物干預(yù)有助于將發(fā)展為糖尿病的風(fēng)險降低40%-60%。因此，對糖尿病的風(fēng)險進行篩查并及時采取措施降低糖尿病的發(fā)病率具有重要意義。
目前，糖尿病早期的篩查一般采用抽血方法來進行，抽血容易帶來疼痛、感染和不便。如果能采用一種無創(chuàng)的方式來實現(xiàn)糖尿病早期的篩查，將為及時發(fā)現(xiàn)糖尿病早期患者，提醒糖尿病早期患者盡早進行相應(yīng)干預(yù)，防止轉(zhuǎn)變?yōu)樘悄虿【哂兄匾头e極意義。本研究基于人體血糖波動會引起人體自主神經(jīng)變化，從而影響到ECG、EEG等生理信號的變化，建立可穿戴生理信號與血糖波動的關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)一種無創(chuàng)的血糖波動檢測，從而實現(xiàn)糖尿病前期的篩查。
該研究工作采集了40名志愿者的2個半小時的OGTT數(shù)據(jù)，采用深度學(xué)習(xí)方法，發(fā)現(xiàn)了ECG信號中的HRV、QT和ST信號，右半腦的alpha、beta 和theta信號和左枕骨部的 alpha 和 delta 信號與血糖濃度波動具有關(guān)聯(lián)性，同時，提出了一種多模態(tài)的融合算法，實現(xiàn)多特征的融合。研究結(jié)果表明，采用融合了ECG和EEG信號的糖尿病前期篩查精度達到了92.0%，采用單獨ECG信號和EEG信號對糖尿病前期的篩查精度也分別達到了88.8%和82.7%。鑒于生理信號采集的連續(xù)性與穿戴性，本研究應(yīng)用成果在糖尿病前期篩查、糖尿病人篩查、連續(xù)血糖監(jiān)測、高低血糖預(yù)警等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。
該研究得到了科技部重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金、深圳市基礎(chǔ)研究學(xué)科布局等項目的支持。
圖1： 血糖變化與人體主要器官的相互影響
圖2：生理信號的時空特征挖掘和多模態(tài)分類算法框架
