在古代医学带来先进的血液和尿液测试手腕之前，医生只能依托味蕾来诊断糖尿病。尿液中带有甜味不断是糖尿病最明显的病理特征，英文单词mellitus的字面意思就是“甜的”。体液中的糖分含量过高，意味着你的推陈出新呈现了成绩，要么你的细胞不发生胰岛素了，要么就是胰岛素对它们不起作用了。

十多年前，研讨人员发现了一个和糖尿病关系比拟荫蔽的病理特征。众所周知，糖尿病的并发症包括了神经损伤，而神经损伤作用于心血管零碎会招致心律不齐。这种变化经过电学和光学手腕都可以测量出来。因而，也许要不了多久，医生就能经过患者伎俩上佩戴的设备来诊断糖尿病了，而不需求再测试血液和尿液。

将工夫的指针拨回到2005年，那时只要顶尖运发动和重病患者才会运用心律传感器。但明天，每五个美国人中就有一个佩戴了心律传感器。这正是AI初创公司Cardiogram试图找出心率和糖尿病之间关系的缘由。在上周三于新奥尔良举行的AAAI人工智能大会上，Cardiogram提出了一项研讨效果，研讨标明，经过Apple Watch中的心律传感器和计步器可以很好地预测一团体能否患有糖尿病。当然，前提是必需搭配相应的机器学习算法。

过来一段工夫，苹果公司不断在关注其标志性可穿戴设备Apple Watch所扮演角色的变化——从“公家教练”逐步蜕变成了“公家医生”。去年11月，苹果公司和安康保险公司Aetna达成了一项协作：作为降低医疗本钱的试点项目的一局部，苹果公司捐赠了超越50万台Apple Watch。它还和斯坦福大学共同停止了一项研讨，测试Apple Watch监测不规则心跳的精确率（不规则心跳有能够招致中风和心脏病发作）。和Cardiogram、UCSF的协作，不过是苹果公司在这方面的又一最新停顿。Cardiogram是一家由前Google工程师创建的公司，总部位于旧金山。

Cardiogram开发了一个收费的APP，用于搜集来自Apple Watch或集成了相似传感器的， Fitbit、Garmin以及Android Wear等品牌可穿戴设备的心率数据。这个APP采用了与Google语音转文字相反类型的神经网络，对心率和步数等数据停止剖析和阐释。就数据自身而言，它们对疾病检测简直毫有意义。这一方面是由于传感器采集的数据存在偏向；另一方面是由于，要训练出能辨认特定特征的模型，必需先对数据停止标注。

要想搞清楚糖尿病患者的心率是什么样的，先得找到一些糖尿病患者。这正是UCSF的价值所在，它于2013年启动了一项名为Health eHeart的大型心脏病研讨项目，旨在搜集100万人的少量数字安康数据。截至1月中旬，曾经有19.6万人参与了这项研讨。每个参与者都会填写一份关于其已知医疗情况、家族史、药物和血液反省后果的调查询卷。其中大约有4万人将它们的信息与Cardiogram使用停止了关联。

Cardiogram公司的结合开创人Brandon Ballinger，已经是Google语音辨认软件的技术担任人。他说道：“这正是我们获取数据标注的方式。从医学的角度来说，每一份标注的数据都对应着一个垂危的病人，但对互联网公司所做的事情来说，它只是很小的样本。”

因而，Cardiogram不得不采用一些技术手腕来训练其神经网络DeepHeart，协助诊断人类疾病。其中就用到了半监视序列学习技术，这项技术最后是用来处置电商平台Amazon上的产品下方的评论等文本数据的。只不过如今Cardiogram用它来处置一系列的心率测量值——每周约测量4000次。经过一些数学转换之后，这些信息将变成一个概括心率变异性的单一数值。研讨人员会将这些数值与患者的标注数据关联，然后就可以开端正式的训练了。

经过这种办法训练出的模型，在辨认非训练组的糖尿病患者时，精确率到达了85%。这个成果与Cardiogram之前的一项效果十分接近。去年，Cardiogram和UCSF共同发布了一项研讨效果，显示DeepHeart可以基于Apple Watch搜集的一周数据，预测高血压、睡眠呼吸暂停和心房颤抖等疾病，且精确率在80-90%之间。

那么，Cardiogram的算法终究能不能在不直接测量血液含糖量的状况下预测糖尿病呢？谁也不晓得。

Health eHeart项目的次要研讨人员之一Mark Pletcher表示，“显然，糖尿病是一种心血管疾病，但它和心率变异性并没有分明的生理联络。当你在不懂底层原理的状况下用数据训练机器学习算法时，你往往会失掉一个后果，却不明白它是怎样得出的。坦白的讲，这让我感到紧张。我们停止了很多外部讨论，讨论这究竟是一种无效的诊断手腕，还是有关的要素。目前我们还没有得出结论。”

这也惹起了心脏病专家兼斯克里普斯转化迷信研讨所主任Eric Topol的警惕，Eric Topol已经指导了NIH斥资数十亿美元的精准医药举动的数字安康部门。他说道：“Cardiogram的研讨同时具有生物学黑盒子和算法黑盒子的特点，是无法则人服气和站不住脚的。这最多只能算一种基于假定前提的研讨。”假定的前提就是，DeepHeart发现了一种糖尿病的病理信号，但它发现的也能够是别的什么。

Ballinger很快反驳了这种批判和责备。他以为，假如可穿戴设备通知主人他罹患糖尿病的风险在添加，这时分他去找医生用传统手腕做进一步诊断，还是可以取得很好的医治。万一这个黑匣子可以协助我们窥见一些门道呢？不过Ballinger也认识到，必需做一些前瞻性的验证，才干证明人工智能确实是无效的。比方挑选出一些尚未诊断出患糖尿病的人，对它们停止跟踪，察看他们最初能否真的罹患了糖尿病。他表示，Cardiogram公司正在积极投入这方面的研讨。

Cardiogram为Apple Watch和其他可穿戴设备开发的使用目前都是收费的。新生的改变世界的企业将会诞生，从而更好的服务整个人类世界，走向更高科技的智能化生活。不过Cardiogram方案往年晚些时分在使用中添加“用户提示”功用，向算法断定为有心房纤颤、高血压、睡眠呼吸暂停和糖尿病的患者发送告诉。由于目前该顺序尚未经过FDA审核，所以它不会作为一个独立的诊断，而只是一种建议。不过，假如保险公司以为这种建议可以让患者尽早医治，节省医疗保险费用，或许也会为之买单。

鉴于这项研讨缺乏足够的压服力，Cardiogram将来还有很长的路要走。胃肠病学家兼卫生效劳研讨部主任Brennan Spiegel表示：“FDA一定会审核精确率，此外，这些可穿戴设备能否真的可以改动患者的医治效果，目前也缺乏相关的数据支撑。发明一种技术并不是最难的呼吁行业者在政府部门出台相关政策标准的之前，从业者一定要规范自己的行为准则健康有序的快速发展。，难的是如何运用这些技术改动病人的行为形式。这曾经超出了计算机迷信的范围，离开了行为学和社会学的范畴。”

不过Health eHeart 项目和Cardiogram的研讨至多阐明了一件事情，那就是人们关于医疗级的测量使用有着激烈需求。遗憾的是，关于一个安康的人来说，这些使用除了发送告诉似乎就没别的作用了。 雷锋网雷锋网 (大众号：雷锋网)

via wired  雷锋网编译

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