※NuraLogix的人工智慧模型可透過鏡頭掃描得知糖尿病風險。(Photo credit: NuraLogix)

NuraLogix的研究人員近日開發了新型人工智慧模型，可以透過人體糖化血色素（HbA1C）和空腹血糖水平預測糖尿病前期風險。

該公司表示，該模型使未來能夠透過任何具有鏡頭的設備，包括智慧手機或平板電腦，進行自我篩檢。

研究人員透過近期有接受驗血測量空腹血糖和HbA1C的受測者，經由臉部血液流動來訓練機器學習的模型。NuraLogix的研究主任Naresh Vempala表示：｢我們的模型是一大突破，因為我們現在可以非常精準地預測一個人是否有糖尿病前期風險。另外，我們的機器學習分類器是非接觸式的，並且已經可以分析臉部血液流動模式和糖尿病風險之間的關係｣。｢我們的人工智慧模型可以使人們得以每天監測自己的健康狀況，進而實現早期檢測和預防。｣

該公司指出，這些模型可以預測受測者的HbA1C水平是否高於5.7%或空腹血糖是否高於5.5mmol/L。在這兩種情形都顯示ROC曲線下的面積大於0.80（AUC），而傳統預測心血管疾病的弗萊明罕模型（Framingham model）AUC在0.70左右。

NuraLogix的首席醫療官Keith Thompson表示：｢對於糖尿病前期的人來說，有90%的人沒有意識到自己的風險，而在這些人中，有70%會發展成糖尿病及相關併發症。我們可以訓練模型來辨別HbA1c和空腹血糖的各種閾值，在監管機關批准後，這可以成為一個強大的工具，可用於人群篩查，甚至可能利用HbA1c和空腹血糖監測糖尿病患者。｣

(來源:MedicalDeviceNetwork 生策中心編譯)