Новое исследование показывает, как Apple Watch можно использовать для предсказания боли

Новые исследования функций Apple Watch для здоровья появляются быстрыми темпами. Исследователи из коалиции, включающей Университет Дьюка и Северо-Западный университет, опубликовали результаты исследования, целью которого было выяснить, можно ли использовать Apple Watch для прогнозирования боли у людей с серповидно-клеточной анемией.

Использование Apple Watch для предсказания боли

Как пояснили исследователи, серповидно-клеточная анемия — это генетическое заболевание эритроцитов, которое связано с рядом тяжелых осложнений. Сюда входят такие вещи, как хроническая анемия, инсульт и вазоокклюзионные кризы (ЛОК). В частности, ЛОС «непредсказуемы, трудно поддаются лечению и являются основной причиной госпитализации».

В этом исследовании исследователи намеревались использовать данные Apple Watch и машинное обучение, чтобы «помочь нам лучше понять боль и найти тенденции для прогнозирования боли от ЛОС».

Определите возможность использования Apple Watch для прогнозирования показателей боли у людей с серповидно-клеточной анемией, поступивших в дневной стационар SCD Университета Дьюка, именуемый дневным стационаром. Создавайте и оценивайте алгоритмы машинного обучения, чтобы предсказывать болевые ощущения ЛОС с помощью Apple Watch.

Чтобы собрать данные для исследования, исследователи из Дневного госпиталя Университета Дьюка подошли к пациентам с серповидно-клеточной анемией, которые были госпитализированы для ЛОС, и спросили, не хотят ли они участвовать в исследовании. Этот сбор данных происходил в период с июля 2021 года по сентябрь 2021 года.

Тем, кто согласился принять участие в исследовании, выдали Apple Watch Series 3, которые они носили на протяжении всего визита. Каждые Apple Watch собирали данные, включая «частоту сердечных сокращений, вариабельность сердечного ритма (расчетную) и калории».

Оценки боли и показатели жизненно важных функций были собраны из электронной медицинской карты. Затем исследователи объединили данные и применили несколько моделей машинного обучения, чтобы проанализировать, могут ли эти методы помочь пациентам и врачам лучше понять боль и выявить тенденции для прогнозирования боли от ЛОС.

Данные были проанализированы с использованием 3 различных моделей машинного обучения: полиномиальной логистической регрессии, повышения градиента и случайного леса, а также 2 нулевых моделей для оценки точности показателей боли. Рассматриваемые показатели оценки включали точность (оценка F1), площадь под кривой рабочей характеристики приема и среднеквадратичную ошибку (RMSE).

Мы зарегистрировали 20 пациентов с серповидно-клеточной анемией, все из которых были идентифицированы как чернокожие или афроамериканцы, и состояли из 12 (60%) женщин и 8 (40%) мужчин. У 14 человек был диагностирован СС гемоглобинового типа (70%). Средний возраст населения составлял 35,5 (межквартильный интервал 30–41) года. Среднее время, которое каждый человек провел с Apple Watch, составило 2 часа 17 минут, и всего было собрано 15 683 точки данных по всему населению. Все модели превзошли нулевые модели, а самой эффективной моделью была модель случайного леса, которая смогла предсказать показатели боли с точностью 84,5% и среднеквадратичной ошибкой 0,84.

Как подчеркивает MyHealthyApple, исследование показывает, что Apple Watch могут быть «очень полезными как для пациентов, так и для заботливых врачей». Исследователи обнаружили, что Apple Watch — это «новый и осуществимый подход, представляющий собой недорогой метод, который может принести пользу врачам и людям с серповидно-клеточной анемией при лечении ЛОС».

«Высокие показатели модели по всем показателям подтверждают осуществимость и возможность использования данных, собранных с неинвазивного устройства, Apple Watch, для прогнозирования показателей боли во время ЛОС», — объясняют исследователи.

Вы можете найти более подробную информацию об исследовании на веб-сайте Национальной медицинской библиотеки.

Следуйте за шансом: ТвиттерInstagram и мастодонт