Mit Machine Learning

Smartwatch soll bei Blutzuckermessungen helfen

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von Tanja Mettauer und msc

Statt einem Pieks in den Finger könnten an Diabetes erkrankte Personen bald mit einem Klick auf ihre Smartwatch ihren Blutzucker messen. Das Inselspital und Universitätsspital Bern, die Universität Bern sowie ETH Zürich und Universität St. Gallen haben erfolgreich eine entsprechende Pilotstudie durchgeführt.

(Source: Rawpixel.com / Freepik)
(Source: Rawpixel.com / Freepik)

Für Blutzuckermessungen müssen sich an Diabetes mellitus erkrankte Personen in der Regel in den Finger pieksen. Oder sie nutzen kontinuierliche Glukosemessysteme (CGM), wobei ihnen ein Sensor direkt am Oberarm oder auf dem Bauch befestigt wird. Künftig könnte sich das regelmässige Testen für Betroffene vereinfachen. 

Bald soll es mithilfe von Smartwatches möglich sein, den Blutzuckerspiegel im Auge zu behalten, um Unterzuckerungen vorzubeugen. Unter der Leitung des Inselspitals und des Universitätsspital Bern, der Universität Bern sowie mit Forschenden der ETH Zürich und der Universität St. Gallen wurde dazu ein Pilotprojekt durchgeführt, wie die Inselgruppe mitteilt. 

Die Forschenden haben ein Computermodell entwickelt, das anhand von Smartwatch-Daten eine Unterzuckerung feststellen kann. Insgesamt 31 Personen nahmen an der Studie teil, wobei bei 22 von ihnen mindestens zweimal eine Unterzuckerung aufgetreten sei. Anhand des Datensatzes der 22 Personen entwickelten die Forschenden dann ein Computermodell und trainierten dieses mit Machine Learning darauf, die Smartwach-Daten auszuwerten. Das Modell musste erkennen, ob die Daten in die Kategorie "Unterzuckerung" oder "keine Unterzuckerung" zuzuordnen seien. 

In der Pilotstudie habe die Genauigkeit der Resultate bei 76 Prozent gelegen. Das Modell orientiere sich an verschiedenen Daten: Herzfunktionen, elektrodermale Aktivität und Tageszeit hätten sich dabei als geeignete Kenngrössen erwiesen. Bewegungsdaten seien hingegen weniger nützlich gewesen. Die ganze Studie gibt es hier zum Nachlesen

Die Pilotstudie liefere "einen wichtigen Proof-of-Concept, dass sich bei Personen mit Diabetes mellitus eine Unterzuckerung auf sehr einfache Weise und in Echtzeit mittels Smartwatch-Daten und Maschinenlernen detektieren lässt", sagt Studienleiter Christoph Stettler, Chefarzt an der Universitätsklinik für Diabetologie, Endokrinologie, Ernährungsmedizin und Metabolismus des Inselspitals. Dass bei rund zwei Dritteln der Studienteilnehmenden trotz CGM-Systemen Unterzuckerungen auftraten, sei ein weiterer Beweis dafür, dass es zusätzliche Kontrollmöglichkeiten für Erkrankte brauche. 

Das Team der Forschenden wolle nun weitere Studien mit mehr Teilnehmenden durchführen. Dabei soll ebenfalls geprüft werden, wie sich das entwickelte Modell bei verschiedenen Diabetestypen oder bei multiplen Erkrankungen bewährt. 

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