Google PhotoScan to obiecujący projekt. Ma pomóc wykrywać insulinooporność i ryzyko cukrzycy
Google PhotoScan to nowe narzędzie, którym pochwalili się naukowcy z Google Research. Opiera się ono na sztucznej inteligencji, a jego zadaniem jest sprawienie, by użytkownik mógł jeszcze lepiej zadbać o własne zdrowie. Model AI, który powstał w efekcie prac, to na razie tylko projekt, ale nie należy wykluczać, że w przyszłości trafi do szerokiego grona odbiorców.
Google PhotoScan wypadł obiecująco we wstępnych testach
Google PhotoScan to projekt badawczy wykorzystujący sztuczną inteligencję do analizy zwykłych zdjęć wykonanych smartfonem albo tabletem. System szacuje procentową zawartość tkanki tłuszczowej, a także wskaźniki A/G i V/S bez konieczności wykonywania badań obrazowych. Model AI został najpierw wytrenowany na danych pochodzących z ponad 35 tysięcy uczestników projektu UK Biobank. Następnie dopracowano go z wykorzystaniem zdjęć smartfonowych i wyników DXA uzyskanych od 677 dorosłych osób. Ostateczną ocenę przeprowadzono na niezależnej grupie 132 uczestników, którzy dysponowali kompletem danych obejmujących skany DXA, pomiary antropometryczne, wyniki badań krwi oraz informacje z urządzeń Fitbit.
Rezultaty okazały się bardzo obiecujące. Google PhotoScan dokładniej przewidywał poziom tkanki tłuszczowej niż rozwiązania oparte na bioimpedancji stosowanej np. w smartwatchach. Dodatkowo dostarczał informacji o rozmieszczeniu tłuszczu w organizmie, czego standardowe czujniki BIA nie potrafią zrobić. Czy to oznacza, że nadchodzi przełom na rynku urządzeń, dzięki którym możemy jeszcze lepiej dbać o własne zdrowie?
Technologia Google nie ma zastępować badań klinicznych
Naukowcy sprawdzili również, jak poszczególne źródła danych pomagają przewidywać insulinooporność. Sam model oparty na danych demograficznych osiągnął wynik AUROC na poziomie 0,692. Po dodaniu parametrów uzyskanych przez Google PhotoScan wartość wzrosła do 0,760. Dla porównania model wykorzystujący dane DXA osiągnął 0,773. Oznacza to, że analiza zdjęć wykonanych smartfonem zbliżyła się skutecznością do metody uznawanej za wzorzec kliniczny. Dodanie danych z BIA nie przyniosło porównywalnej poprawy.
Badanie pokazuje zatem, że zdjęcia ze smartfona mogą stać się praktycznym narzędziem wspierającym ocenę ryzyka metabolicznego. Technologia Google PhotoScan nie zastępuje jeszcze badań wykonywanych w warunkach klinicznych, ale może ułatwić szersze monitorowanie zdrowia i wcześniejsze wykrywanie problemów związanych z gospodarką glukozową. Kolejnym krokiem będzie połączenie danych dotyczących składu ciała z informacjami z urządzeń noszonych, pomiarami glukozy oraz biomarkerami krwi. Taka kombinacja mogłaby dostarczyć znacznie pełniejszego obrazu stanu metabolicznego niż pojedynczy wskaźnik, taki jak BMI.
Insulinooporność i cukrzyca są coraz częściej spotykane
Google PhotoScan to nie jest projekt, który rozwija się ze względu na kaprys tej firmy. Mówimy o próbie odpowiedzi na coraz częstsze problemy zdrowotne społeczeństwa. Insulinooporność oraz jej skutki – czyli nawet cukrzyca – to coś, co dotyka coraz więcej osób. W efekcie ludzie miewają problemy z naczyniami krwionośnymi, wątrobą oraz całym metabolizmem. Właśnie dlatego naukowcy szukają coraz to nowszych sposobów na to, by jak najwcześniej wykrywać zagrożenia oraz im zapobiegać.
Aktualnie jednym z najczęściej stosowanych wskaźników jest HOMA IR, który ocenia zależność między poziomem glukozy i insuliny na czczo. Coraz częściej do przewidywania jego wartości wykorzystuje się modele uczenia maszynowego analizujące dane z badań laboratoryjnych oraz urządzeń noszonych na co dzień. Same dane z takich urządzeń nie pokazują jednak pełnego obrazu. Równie ważne jest to, jak tłuszcz jest rozmieszczony w organizmie.
Najdokładniejszą metodą pomiaru składu ciała pozostaje natomiast DXA. Technika ta dostarcza bardzo precyzyjnych danych, jednak jej wykorzystanie na szeroką skalę jest utrudnione. Badanie wymaga jednak specjalistycznego sprzętu, odpowiedniego personelu oraz wizyty w placówce medycznej. Niewykluczone, że za sprawą narzędzi takich jak Google PhotoScan wkrótce się to zmieni.