Группа исследователей из Университета Буффало подготовила всесторонний метаобзор, опубликованный в NPJ Digital Medicine. Из примерно 5,000 рецензируемых работ они включили в анализ 60 исследований, которые изучали сочетание носимых устройств и искусственного интеллекта для людей с диабетом 2 типа и преддиабетом.
Обзор отмечает, что непрерывные мониторы глюкозы (CGM) дают частые измерения, иногда каждые несколько минут, и модели ИИ могут распознавать шаблоны и предсказывать изменения уровня глюкозы за один-два часа. Это позволяет давать персонализированные рекомендации по образу жизни, активности и сну и снижать клиническую нагрузку за счёт сортировки больших объёмов данных.
Однако учёные выявили серьёзные ограничения: исследования сосредоточены на нескольких типах данных и моделях, многие алгоритмы работают как «чёрные ящики», а небольшие выборки и узкое демографическое представительство ограничивают применимость выводов. Авторы призывают к большим исследованиям, лучшей валидации и более прозрачным моделям. Исследование поддержано рядом организаций.
Сложные слова
- метаобзор — исследование, объединяющее и анализирующее многие работы
- монитор глюкозы — устройство для постоянного измерения уровня сахарамониторы глюкозы
- искусственный интеллект — компьютерные модели, которые распознают и предсказываютискусственного интеллекта
- шаблон — повторяющаяся структура или последовательность в данныхшаблоны
- алгоритм — набор правил или шагов для обработки данныхалгоритмы
- выборка — группа людей или образцов, изучаемых в исследованиивыборки
- валидация — процесс проверки, что методы работают правильновалидации
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Пользовались бы вы носимым устройством, которое даёт персонализированные рекомендации по уровню глюкозы? Почему да или почему нет?
- Какие проблемы вы видите в использовании «чёрных ящиков» (непрозрачных алгоритмов) в медицине?
- Что, по-вашему, нужно для лучшей валидации исследований с ИИ и носимыми устройствами?
Похожие статьи
Как быстрая реакция Руанды сдержала вспышку вируса Марбург
В Руанда справилась с первой вспышкой вируса Марбург в Kigali, разработав эффективные меры реагирования.
Сборы в соцсетях и история Тамру из Аддис‑Абебы
Сборы денег через TikTok стали обычными в Аддис‑Абебе. Видео с Тамру привлекло пожертвования, часть денег пошла на другие счёта, а обещанное не было выполнено; расследуют роль анонимных аккаунтов и платформ.
ИИ-наставник OSIA помогает старшеклассникам в Камеруне
В Камеруне появилась платформа OSIA — виртуальный наставник от Фредерика Нгаба. Она работает на 20 языках, даёт доступ к более чем 400 экзаменационным заданиям и уже имеет 13,500 подписчиков в 23 школах.
Надежный интернет недоступен для 90% беднейших
90% людей в странах с низким и средним уровнем дохода не имеют доступа к качественному интернету. Это затрудняет получение важных услуг в области здравоохранения и образования.
Бактериальные батареи получают энергию из почвы
Университет в Великобритании разработал батареи, работающие на бактериях, которые используют энергию микробов в почве для зарядки.
Амбициозные планы Африканского Союза по производству вакцин
Африканский Союз хочет, чтобы континент самостоятельно производил 60% вакцин к 2040 году. Это значительно повысит безопасность здоровья в Африке.