借助 Apple Watch 就能预测糖尿病？

在现代医学带来先进的血液和尿液测试手段之前，医生只能依靠味蕾来诊断糖尿病。尿液中带有甜味一直是糖尿病最显著的病理特征，英文单词mellitus的字面意思就是“甜的”。体液中的糖分含量过高，意味着你的新陈代谢出现了问题，要么你的细胞不产生胰岛素了，要么就是胰岛素对它们不起作用了。

十多年前，研究人员发现了一个和糖尿病关系比较隐蔽的病理特征。众所周知，糖尿病的并发症包含了神经损伤，而神经损伤作用于心血管系统会导致心律不齐。这种变化通过电学和光学手段都可以测量出来。因此，也许要不了多久，医生就能通过患者手腕上佩戴的设备来诊断糖尿病了，而不需要再测试血液和尿液。

将时间的指针拨回到2005年，那时只有顶尖运动员和重病患者才会使用心律传感器。但今天，每五个美国人中就有一个佩戴了心律传感器。这正是AI初创公司Cardiogram试图找出心率和糖尿病之间关系的原因。在上周三于新奥尔良举行的AAAI人工智能大会上，Cardiogram提出了一项研究成果，研究表明，通过Apple Watch中的心律传感器和计步器可以很好地预测一个人是否患有糖尿病。当然，前提是必须搭配相应的机器学习算法。

过去一段时间，苹果公司一直在关注其标志性可穿戴设备Apple Watch所扮演角色的变化——从“私人教练”逐渐蜕变成了“私人医生”。去年11月，苹果公司和健康保险公司Aetna达成了一项合作：作为降低医疗成本的试点项目的一部分，苹果公司捐赠了超过50万台Apple Watch。它还和斯坦福大学共同进行了一项研究，测试Apple Watch监测不规则心跳的准确率（不规则心跳有可能导致中风和心脏病发作）。和Cardiogram、UCSF的合作，不过是苹果公司在这方面的又一最新进展。Cardiogram是一家由前Google工程师创立的公司，总部位于旧金山。

Cardiogram开发了一个免费的APP，用于收集来自Apple Watch或集成了类似传感器的， Fitbit、Garmin以及Android Wear等品牌可穿戴设备的心率数据。这个APP采用了与Google语音转文字相同类型的神经网络，对心率和步数等数据进行分析和阐释。就数据本身而言，它们对疾病检测几乎毫无意义。这一方面是因为传感器采集的数据存在偏差；另一方面是因为，要训练出能识别特定特征的模型，必须先对数据进行标注。

要想搞清楚糖尿病患者的心率是什么样的，先得找到一些糖尿病患者。这正是UCSF的价值所在，它于2013年启动了一项名为Health eHeart的大型心脏病研究项目，旨在收集100万人的大量数字健康数据。截至1月中旬，已经有19.6万人参与了这项研究。每个参与者都会填写一份关于其已知医疗状况、家族史、药物和血液检查结果的调查问卷。其中大约有4万人将它们的信息与Cardiogram应用进行了关联。

Cardiogram公司的联合创始人Brandon Ballinger，曾经是Google语音识别软件的技术负责人。他说道：“这正是我们获取数据标注的方式。从医学的角度来说，每一份标注的数据都对应着一个垂危的病人，但对互联网公司所做的事情来说，它只是很小的样本。”

因此，Cardiogram不得不采用一些技术手段来训练其神经网络DeepHeart，帮助诊断人类疾病。其中就用到了半监督序列学习技术，这项技术最初是用来处理电商平台Amazon上的产品下方的评论等文本数据的。只不过现在Cardiogram用它来处理一系列的心率测量值——每周约测量4000次。通过一些数学转换之后，这些信息将变成一个概括心率变异性的单一数值。研究人员会将这些数值与患者的标注数据关联，然后就可以开始正式的训练了。

（编辑：辽源站长网）

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