Примерно треть взрослых людей страдает от преддиабета, симптомы которого остаются по большей части незамеченными. Но ученые нашли способ выявить это состояние.
Для подтверждения этого диагноза требуется клинический анализ уровня сахара в крови или наличие домашнего глюкометра. Но доступ к этим средствам и их стоимость ограничивают возможности выявления преддиабета.
Это состояние может годами не иметь симптомов, и неудивительно, что 80% пациентов не знают о своем диагнозе до тех пор, пока их состояние не перерастет в более серьезные проблемы, такие как диабет 2 типа.
Тест на преддиабет
Но недорогой и простой скрининг на это состояние не за горами благодаря разработке исследователей из Вашингтонского университета (UW). Они разрабатывают систему под названием GlucoScreen, которая использует существующую технологию смартфонов и переработанные тест-полоски для точного измерения уровня сахара в крови и раннего выявления преддиабета.
"При обычном скрининге человек наносит каплю крови на тест-полоску, где кровь вступает в химическую реакцию с ферментами на полоске, - сказал ведущий автор Анандган Вагмаре из Школы компьютерных наук и инженерии Аллена в Калифорнийском университете. - Глюкометр используется для анализа этой реакции и определения уровня глюкозы в крови".
Авторы новой работы взяли ту же тест-полоску и добавили недорогую схему, которая передает данные, полученные в результате этой реакции, на любой смартфон посредством имитации нажатия на экран.
“Затем GlucoScreen обрабатывает данные и отображает результат прямо на телефоне, предупреждая человека, если он находится в группе риска, чтобы он знал, что следует проконсультироваться со своим врачом", - отметил Анандган Вагмаре.
Система видит, как пользователь приклеивает каждый конец тест-полоски к задней панели своего телефона, закрывая вспышку камеры. После прокола пальца ланцетом, как и при обычном тестировании, капля крови наносится на биосенсор на конце тест-полоски.
С помощью фотодиодов, питаемых от вспышки телефона, данные анализа крови передаются на устройство, где встроенное машинное обучение просматривает информацию и вычисляет уровень глюкозы в крови.