În anul 2019, la nivel global existau 463 de milioane de adulți cu diabet de tip 2. În prezent, diagnosticarea acestui tip de diabet constă în monitorizarea nivelului glucozei și a valorilor hemoglobinei glicozilate, precum și realizarea testului de toleranță la glucoză administrată oral (TTGO). Cu toate acestea, niciuna dintre metode nu are aplicabilitate în contextul realizării unui screening în masă pentru depistarea persoanelor cu diabet de tip 2.
Conform unui studiu publicat în jurnalul BMJ Innovations, DiaBeats este un algoritm de învățare automată care a dovedit o acuratețe și precizie de 97% în identificarea diabetului de tip 2, utilizând numai date EKG. În momentul în care rezultatele vor fi validate și de către alte studii, atunci DiaBeats ar putea deveni un instrument esențial în stratificarea persoanelor în funcție de riscul apariției prediabetului și diabetului de tip 2.
Nu numai că reprezintă o modalitate non-invazivă de depistare a DT2, ci ar putea facilita dezvoltarea programelor de screening, la distanță, în special în zonele în care accesul la serviciile medicale este îngreunat. Cuplarea dispozitivelor medicale care pot realiza înregistrări EKG de înaltă fidelitate, indiferent de locul în care s-ar afla pacientul, cu utilizarea algoritmilor de învățare automată care pot interpreta diversele informații medicale obținute, poate îmbunătăți componentele de screening și diagnostic în multe cazuri, nu numai pentru diabetul de tip 2.
Materialul integral poate fi citit pe Raportul de Gardă.
