Episoadele de hipoglicemie la conducătorii auto cu diabet, depistate înainte de apariția simptomelor cu ajutorul AI
Condusul automobilelor implică utilizarea abilităților cognitive, executive și motorii pentru a putea avea o atenție sporită și reacții rapide în fața traficului și condițiilor de drum. Toate aceste abilități, însă, sunt semnificativ afectate în cazul unui episod hipoglicemic. În această idee a fost dezvoltat un algoritm de învățare automată care poate detecta prezența hipoglicemiei în rândul pacienților diabetici, analizând privirea, mișcările capului și date legate de comportamentul rutier. Rezultatele studiului au fost publicate în NEJM AI.
Modalitățile actuale de identificare a evenimentelor hipoglicemice, în contextul condusului unui automobil, implică fie auto-monitorizarea înainte de a urca la volan, fie utilizarea unui sistem de monitorizare continuă a nivelului de glucoză din sânge (CGM). În cazul primei metode, deși înainte de a se urca la volan conducătorul auto se află într-o stare de euglicemie, acesta nu va putea fi alertat cu privire la scăderea glicemiei odată ce a pornit la drum. În privința celei de-a doua metode, deși oferă posibilitatea monitorizării continue, întâmpină numeroase provocări precum: invazivitatea, accesibilitatea, acuratețea și delay-ul. Așadar, apare nevoia dezvoltării unor dispozitive precise și eficiente de alertare cu privire la instalarea hipoglicemiei, pe care șoferii cu diabet se pot baza în timpul condusului.
Studiul care a implicat dezvoltarea și evaluarea modelului de învățare automată a inclus 30 de pacienți cu diabet de tip 1. Participanții au fost nevoiți să conducă o mașină automată pentru 20 de minute în timp ce nivelul glucozei din sânge se afla în parametri optimi (euglicemie), cât și într-o stare hipoglicemică, însoțiți de un medic.
„Această tehnologie poate servi drept un sistem de alarmă în autovehicule, permițând conducătorilor auto să își ia măsurile de precauție necesare înainte ca simptomele de hipoglicemie să le influențeze negativ capacitatea de a conduce în siguranță” – a declarat Simon Schallmoser, doctorand la Institute of AI in Management, LMU.
Datele analizate au cuprins: comportamentul rutier (pozițiile pedalelor de frână și accelerație, manevrarea volanului, viteza și accelerația autovehiculului) și informații DMC (driver-monitoring cameras) despre mișcările capului și ale privirii. Modelul ML a fost antrenat cu date provenind de la 29 de participanți și evaluat în cazul unui participant. Această procedură a fost reluată până când fiecare persoană a trecut o dată prin procesul de evaluare.
Algoritmul a avut performanțe semnificative și în momentul în care au fost folosite doar datele DMC despre mișcările capului și ale privirii, făcându-se abstracție de comportamentul rutier. Aceste rezultate sunt de luat în considerare pentru viitor când majoritatea autovehiculelor vor beneficia de funcția self-drive.
Deși studiul a inclus pacienți cu diabet de tip 1 care au un management glicemic foarte bun și un grad de conștientizare crescut asupra hipoglicemiei, participanții și-au subapreciat severitatea hipoglicemiei, majoritatea plănuind să continuie să conducă fără a lua măsuri. Aceste observații, plus dezavantajele sistemelor curente de monitorizare glicemică subliniază nevoia dezvoltării unor soluții noi pentru detectarea precisă a hipoglicemiei.
Citește și:
- STUDIU. Integrarea unui sistem AI serviciilor de ambulanță ar putea ajuta la salvarea mai multor vieți
- STUDIU. Thermal Earrings, cerceii inteligenți care monitorizează continuu temperatura utilizatorului
- STUDIU. Cancerul pulmonar ar putea fi depistat în stadii incipiente cu ajutorul unui test de urină