چگونه هوش مصنوعی تشخیص دیابت را متحول می‌کند

دیابت یک چالش حیاتی سلامت جهانی است. در سال ۲۰۲۵، ۵۸۹ میلیون بزرگسال در سراسر جهان دیابت دارند، اما بیش از ۲۵۲ میلیون (حدود ۴۲٪) آنها تشخیص داده نشده‌اند. در ایالات متحده، تقریباً ۳۷ میلیون بزرگسال دیابت دارند که ۱ نفر از هر ۵ مورد تشخیص داده نشده است. روش‌های غربالگری سنتی—آزمایش‌های آزمایشگاهی مانند گلوکز ناشتا یا HbA1c—نیازمند مراجعه به کلینیک هستند و اغلب بیماری در مراحل اولیه را از دست می‌دهند. ابزارهای تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی اکنون جایگزین‌های سریع‌تر، ارزان‌تر و غیرتهاجمی برای شناسایی افراد در معرض خطر قبل از بروز علائم ارائه می‌دهند.

تشخیص سنتی در مقابل دیدگاه‌های هوش مصنوعی

تشخیص استاندارد دیابت بر آزمایش‌های خون در مراکز درمانی متکی است. آزمایش‌های HbA1c و تحمل گلوکز تعیین می‌کنند که آیا بیماران معیارهای تشخیصی را دارند یا خیر، اما اغلب علائم ظریف اختلال متابولیک را نمی‌توانند شناسایی کنند. سیستم‌های هوش مصنوعی، در مقابل، می‌توانند الگوهای پنهانی را که آزمایشگاه‌های سنتی نادیده می‌گیرند، شناسایی کنند.

یک مدل هوش مصنوعی که داده‌های گلوکز پوشیدنی، رژیم غذایی و اطلاعات میکروبیوم را استفاده می‌کند، می‌تواند علائم اولیه ریسک دیابت را که آزمایش‌های HbA1c استاندارد ممکن است از دست بدهند، شناسایی کند.

— دانشمندان پژوهش اسکریپس

دو بیمار با سطوح HbA1c یکسان ممکن است ریسک‌های متابولیک بسیار متفاوتی داشته باشند. با ادغام داده‌های چندبعدی غنی—مانند الگوهای جهش گلوکز و روندهای گلوکز شبانه—هوش مصنوعی ارزیابی دقیق‌تری از سلامت متابولیک نسبت به هر مقدار آزمایشگاهی منفرد ارائه می‌دهد.

دستگاه‌های پوشیدنی و حسگرهای غیرتهاجمی

دستگاه‌های پوشیدنی و حسگرهای مجهز به هوش مصنوعی، غربالگری دیابت را با امکان تست سریع و در دسترس بدون نیاز به سوزن یا مراجعه به کلینیک متحول می‌کنند. این نوآوری‌ها نشانگرهای زیستی را از طریق تنفس، نور و تحلیل ویدئو اندازه‌گیری می‌کنند.

فناوری حسگر تنفس

محققان دانشگاه پن استیت حسگر تنفسی لیزر-گرافن توسعه دادند که استون موجود در بازدم را تشخیص می‌دهد—یک نشانگر زیستی دیابت. وقتی سطح استون از حدود ۱.۸ ppm فراتر رود، دستگاه دیابت یا پیش‌دیابت را نشان می‌دهد. نتایج در چند دقیقه با نمونه تنفس ساده در دسترس است و نیازی به خون‌گیری ندارد.

غربالگری مبتنی بر گوشی هوشمند

یک مطالعه در سال ۲۰۱۹ در دانشگاه استنفورد، یک اپلیکیشن محبوب ضربان قلب (Azumio Instant Heart Rate) را به یک ابزار غربالگری دیابت تبدیل کرد. با روشن کردن چراغ‌قوه گوشی روی نوک انگشت و تحلیل سیگنال فوتوپلتیسموگرافی (PPG) دوربین، هوش مصنوعی تغییرات ظریف جریان خون ناشی از افزایش سطح گلوکز را شناسایی کرد:

تشخیص ویدئویی بدون تماس

محققان ژاپنی روشی بدون تماس با استفاده از ویدئوی سرعت بالا از صورت و دست‌ها برای ثبت نوسانات میکروسکوپی جریان خون توسعه دادند. یک مدل یادگیری عمیق این تغییرات ظریف عروقی را تحلیل کرد تا برای فشار خون بالا و دیابت غربالگری کند. هوش مصنوعی «اکثر موارد دیابت را با دقت شناسایی کرد» در مطالعات آزمایشی، ارائه روشی کاملاً بدون تماس که در نهایت می‌تواند تنها با نگاه کردن به دوربین انجام شود.

تصویربرداری شبکیه و هوش مصنوعی

شبکیه پنجره‌ای منحصر به فرد به سلامت عروقی سیستمیک و اختلال متابولیک است. تحلیل شبکیه مبتنی بر هوش مصنوعی اکنون می‌تواند دیابت را تشخیص دهد—گاهی قبل از اینکه بیماران از وضعیت خود آگاه شوند—با شناسایی تغییرات ظریف عروقی که برای معاینه انسانی نامرئی است.

یادگیری عمیق روی تصاویر فوندوس

یک مدل یادگیری عمیق آموزش‌دیده روی عکس‌های فوندوس چشم به AUC حدود ۰.۸۶ برای تمایز افراد مبتلا به دیابت از غیر مبتلا دست یافت، حتی در چشم‌هایی که علائم واضح رتینوپاتی دیابتی ندارند. هوش مصنوعی تغییرات میکروسکوپی عروقی را شناسایی کرد که پزشکان از طریق معاینه بصری استاندارد نمی‌توانند تشخیص دهند.

اسکن شبکیه با گوشی هوشمند

یک اپلیکیشن جدید هوش مصنوعی شبکیه (SMART) تصاویر دوربین گوشی را در کمتر از یک ثانیه پردازش می‌کند و بیماری چشمی دیابتی را با ۹۹٪ دقت شناسایی می‌کند. این پیشرفت امکان:

• غربالگری توسط ارائه‌دهندگان مراقبت‌های اولیه در محیط‌های با منابع محدود
• خودغربالگری توسط افراد در معرض خطر در خانه یا داروخانه‌ها
• دسترسی جهانی به تشخیص دیابت برای میلیاردها نفر با هزینه‌ای بسیار کم

آینده هوش مصنوعی در غربالگری دیابت

ما وارد دوره‌ای تحول‌آفرین از غربالگری سریع دیابت با کمک هوش مصنوعی شده‌ایم. مدل‌های یادگیری ماشینی، دستگاه‌های پوشیدنی و برنامه‌های موبایل اکنون می‌توانند ریسک دیابت را از منابع داده متنوع—الگوهای گلوکز پیوسته، نظرسنجی‌های جمعیت‌شناختی، عکس‌های شبکیه، نشانگرهای زیستی تنفسی و غیره—شناسایی کنند. این ابزارها مکمل قضاوت بالینی هستند و جایگزین آن نیستند، که امکان غربالگری و مداخله زودهنگام را فراهم می‌کنند.

ضرورت تشخیص زودهنگام

مقامات بهداشتی بین‌المللی بر نیاز حیاتی به اقدام تأکید دارند. اطلس دیابت IDF ۲۰۲۵ هشدار می‌دهد که «بیش از ۴ نفر از هر ۱۰ نفر مبتلا به دیابت هنوز تشخیص داده نشده‌اند» و خواستار «اقدامات جسورانه‌تر» در زمینه تشخیص زودهنگام است. غربالگری مبتنی بر هوش مصنوعی سنگ بنای این پاسخ است. با شناسایی زودهنگام بیماری، این ابزارها امکان مداخلات به موقع در سبک زندگی یا داروها را فراهم می‌کنند، از عوارض جدی جلوگیری کرده و جان‌ها را نجات می‌دهند.

نکات کلیدی

• هوش مصنوعی الگوهای دیابت را که آزمایش‌های آزمایشگاهی سنتی از دست می‌دهند، شناسایی می‌کند
• دستگاه‌های پوشیدنی و حسگرها غربالگری غیرتهاجمی و سریع را ممکن می‌سازند
• اپلیکیشن‌های گوشی هوشمند و تصویربرداری شبکیه دسترسی جهانی را دموکراتیزه می‌کنند
• تشخیص زودهنگام با کمک هوش مصنوعی امکان مداخله و پیشگیری به موقع را فراهم می‌کند
• این ابزارها مکمل قضاوت بالینی هستند، جایگزین آن نیستند

خلاصه: هوش مصنوعی تشخیص دیابت را سریع‌تر، آسان‌تر و گسترده‌تر می‌کند. از دستگاه‌های تنفسی و اپلیکیشن‌های گوشی تا تحلیل پیشرفته شبکیه، هدف این است که دیابت را قبل از اینکه شما را پیدا کند، بیابیم. با پیشرفت این ابزارهای هوش مصنوعی و کسب تأییدیه‌های قانونی، غربالگری روتین دیابت ممکن است به سادگی دمیدن در یک دستگاه یا گرفتن عکس از چشم شما شود—و امید به اینکه موارد کمتری هرگز تشخیص داده نشوند را به ارمغان آورد.