Alat Deteksi Diabetes Berbasis Smartphone: Biomarker Digital untuk Identifikasi Risiko Dini
Peneliti telah mengembangkan "biomarker digital" yang akan menggunakan kamera bawaan smartphone untuk mendeteksi diabetes. Alat ini dapat membantu dalam mengidentifikasi orang yang memiliki risiko lebih tinggi untuk menderita diabetes, yang pada akhirnya membantu untuk menurunkan prevalensi diabetes yang tidak terdiagnosis.
Alat saringan yang dapat dengan mudah diterapkan menggunakan teknologi yang sudah ada dalam smartphone dapat dengan cepat meningkatkan kemampuan untuk mendeteksi diabetes termasuk populasi yang tidak terjangkau perawatan medis tradisional. Sampai saat ini, alat noninvasif dan luas skala untuk mendeteksi diabetes belum ada, yang memotivasi pengembangan algoritma.
Dalam mengembangkan biomarker, peneliti berhipotesis bahwa kamera smartphone dapat digunakan untuk mendeteksi kerusakan vaskular akibat diabetes dengan mengukur sinyal yang disebut photoplethysmography (PPG), yang sebagian besar perangkat seluler termasuk smartwatch dan fitness tracker mampu memperoleh. Peneliti menggunakan sentakan ponsel dan kamera untuk mengukur PPG dengan menangkap perubahan warna di ujung jari yang sesuai dengan setiap detak jantung.
Tim memperoleh hampir 3 juta rekaman PPG dari 53.870 pasien yang menggunakan aplikasi Azumio Instant Heart Rate di iPhone dan melaporkan telah terdiagnosis menderita diabetes oleh penyedia layanan kesehatan. Data ini digunakan untuk mengembangkan dan memvalidasi algoritma deep learning untuk mendeteksi keberadaan diabetes menggunakan sinyal PPG yang diukur smartphone.
Secara keseluruhan, algoritma dengan benar mengidentifikasi keberadaan diabetes pada hingga 81 persen pasien dalam dua kumpulan data terpisah. Ketika algoritma diuji dalam kumpulan data tambahan dari pasien yang terdaftar dari klinik tatap muka, itu dengan benar mengidentifikasi 82 persen pasien dengan diabetes. Di antara pasien yang algoritma prediksi tidak menderita diabetes, 92 hingga 97 persen tidak menderita penyakit tersebut di seluruh kumpulan data validasi. Ketika prediksi yang dihasilkan PPG ini digabungkan dengan informasi pasien yang mudah diperoleh lainnya — seperti usia, jenis kelamin, indeks massa tubuh, dan ras/etnis — performa prediktif meningkat lebih lanjut.
Pada tingkat performa prediktif ini, algoritma dapat berperan serupa dengan alat saringan penyakit yang luas lainnya untuk mencapai kelompok orang yang jauh lebih luas, diikuti oleh konfirmasi diagnosis diabetes oleh dokter dan rencana perawatan. Performa algoritma dapat dibandingkan dengan tes yang sering digunakan lainnya, seperti mammografi untuk kanker payudara atau siterologi serviks untuk kanker serviks, dan keeksangannya membuatnya menarik untuk pengujian berulang.
