Сибирские ученые создают метод прогноза гипогликемии у больных диабетом

Методы прогнозирования риска развития гипогликемии у пациента с помощью систем искусственного интеллекта (ИИ) разрабатывают исследователи НИИ клинической и экспериментальной лимфологии (НИИКЭЛ), являющегося филиалом Института цитологии и генетики (ИЦИГ) СО РАН, и группа сотрудников Института математики им. С. Л. Соболева СО РАН. Об этом 27 октября сообщает издание СО РАН «Наука в Сибири»со ссылкой на пресс-службу ИЦИГ СО РАН.

У людей с диабетом I типа, вынужденных принимать инсулин, при снижении уровня глюкозы в крови, например, при тяжелой физической нагрузке, не работает соответствующий механизм, который у здорового человека компенсирует этот недостаток прекращением выработки собственного инсулина, недостаток глюкозы начинает поступать в кровь из печени.

Если у больного недостаток глюкозы достигнет экстремальных значений, наступает гипогликемия, которая может привести к очень тяжелым последствиям для организма человека, в том числе к коме и смерти.

Замруководителя НИИКЭЛ по научной работе, профессор, доктор медицинских наук Вадим Климонтов пояснил: «На самом деле, с гипогликемией несложно справиться, обычно достаточно выпить сладкого чая или сока, съесть одну-две конфеты. Проблема в том, что делать это надо на начальной стадии ее развития, но часто это происходит в ночной период, когда человек спит. Поэтому, с точки зрения терапии, очень важно научиться предвидеть развитие подобных событий для каждого конкретного пациента».

Для обучения ИИ распознаванию признаков вероятного наступления гипогликемии была использована база данных пациентов НИИКЭЛ, данные непрерывного мониторинга уровня глюкозы в их крови, замеряемого каждые пять минут специальным устройством, носимым больным.

Состояние пациентв анализировалось по более чем сотне признаков и на основе этих данных были построены прогнозные модели, позволяющее предсказать наступление гипогликемии в пределах от пяти минут до получаса и выдать соответствующий сигнал больному. Такого времени пациенту вполне может хватить на то, чтобы принять предупреждающие меры.

Разработанный метод может в дальнейшем быть использован для создания приложений для смартфона и других мобильных гаджетов, которые будут своевременно предупреждать больного о возникшей опасной для его здоровья ситуации.