Как искусственный интеллект революционизирует диагностику диабета

Диабет представляет собой серьезную глобальную проблему здравоохранения. В 2025 году 589 миллионов взрослых во всем мире страдают диабетом, при этом более 252 миллионов (≈42%) остаются не диагностированными. В США около 37 миллионов взрослых имеют диабет, при этом 1 из 5 случаев остается невыявленным. Традиционные методы скрининга — лабораторные анализы, такие как уровень глюкозы натощак или HbA1c — требуют посещения клиники и часто не выявляют заболевание на ранних стадиях. Диагностические инструменты на базе ИИ теперь предлагают более быстрые, дешевые и неинвазивные альтернативы для выявления лиц с риском до появления симптомов.

Традиционная диагностика против ИИ-аналитики

Стандартная диагностика диабета основана на анализах крови, проводимых в клинических условиях. Тесты HbA1c и на толерантность к глюкозе подтверждают, соответствует ли пациент диагностическим критериям, но часто не фиксируют тонкие признаки метаболической дисфункции. Системы ИИ, напротив, способны выявлять скрытые паттерны, которые традиционные лаборатории пропускают.

Модель ИИ, использующая данные с носимых глюкометров, информацию о питании и микробиоме, может выявлять ранние признаки риска диабета, которые стандартные тесты HbA1c могут пропустить.

— Ученые из Scripps Research

Два пациента с одинаковыми уровнями HbA1c могут иметь совершенно разные метаболические риски. Интегрируя многомерные данные — такие как паттерны скачков глюкозы и ночные тренды — ИИ предоставляет врачам более тонкую оценку метаболического здоровья, чем любой отдельный лабораторный показатель.

Носимые устройства и неинвазивные сенсоры

Носимые устройства и сенсоры с поддержкой ИИ революционизируют скрининг диабета, обеспечивая быстрые и доступные тесты без уколов и посещения клиник. Эти инновации измеряют биомаркеры через дыхание, свет и видеоанализ.

Технология сенсоров дыхания

Исследователи из Пенсильванского университета разработали лазерно-графеновый сенсор дыхания, который обнаруживает ацетон в выдыхаемом воздухе — биомаркер диабета. При уровне ацетона выше ~1,8 ppm устройство сигнализирует о диабете или предиабете. Результаты доступны за несколько минут при простом вздохе, без необходимости забора крови.

Скрининг на смартфоне

В 2019 году исследование Стэнфорда преобразовало популярное приложение для измерения пульса (Azumio Instant Heart Rate) в скрининг диабета. Освещая кончик пальца фонариком телефона и анализируя сигнал фотоплетизмографии (PPG) камеры, ИИ выявлял тонкие изменения кровотока, вызванные повышенным уровнем глюкозы:

Бесконтактная видео диагностика

Японские исследователи разработали бесконтактный метод с использованием высокоскоростного видео лица и рук для захвата микроскопических колебаний кровотока. Модель глубокого обучения анализировала эти тонкие сосудистые изменения для скрининга как гипертонии, так и диабета. ИИ «точно выявил подавляющее большинство» случаев диабета в пилотных исследованиях, предлагая полностью бесконтактный метод скрининга, который в будущем можно будет проводить просто глядя в камеру.

Ретинальная визуализация и ИИ

Сетчатка глаза предоставляет уникальное окно в системное сосудистое здоровье и метаболическую дисфункцию. Анализ ретины с помощью ИИ теперь может диагностировать диабет — иногда до того, как пациенты узнают о своем заболевании — выявляя тонкие сосудистые изменения, невидимые при обычном осмотре.

Глубокое обучение на изображениях глазного дна

Модель глубокого обучения, обученная на фотографиях глазного дна, достигла AUC около 0,86 при различении людей с диабетом и без него, даже если на глазах не было явных признаков диабетической ретинопатии. ИИ выявил микроскопические сосудистые изменения, которые врачи не могут обнаружить при стандартном визуальном осмотре.

Сканирование сетчатки на смартфоне

Новое приложение ИИ для анализа сетчатки (SMART) обрабатывает изображения с камеры смартфона менее чем за секунду и выявляет диабетическую офтальмопатию с 99% точностью. Этот прорыв позволяет:

• Проводить скрининг у врачей первичного звена в условиях ограниченных ресурсов
• Самостоятельно проверять состояние глаз дома или в аптеках
• Обеспечить глобальный доступ к диагностике диабета для миллиардов людей с минимальными затратами

Будущее ИИ в скрининге диабета

Мы вступаем в эпоху трансформации быстрого скрининга диабета с помощью ИИ. Модели машинного обучения, носимые устройства и мобильные приложения теперь могут выявлять риск диабета на основе разнообразных данных — непрерывных паттернов глюкозы, демографических опросов, фотографий сетчатки, биомаркеров дыхания и других. Эти инструменты дополняют, а не заменяют клиническое суждение, позволяя проводить более раннюю сортировку и вмешательство.

Необходимость раннего выявления

Международные органы здравоохранения подчеркивают критическую важность действий. Атлас диабета IDF 2025 предупреждает, что «более 4 из 10 человек с диабетом еще не диагностированы» и призывает к «более решительным мерам» по раннему выявлению. Скрининг с помощью ИИ является краеугольным камнем этой стратегии. Раннее выявление заболевания позволяет своевременно применять изменения образа жизни или медикаментозное лечение, предотвращая серьезные осложнения и спасая жизни.

Основные выводы

• ИИ выявляет паттерны диабета, которые пропускают традиционные лабораторные тесты
• Носимые устройства и сенсоры обеспечивают неинвазивный и быстрый скрининг
• Приложения для смартфонов и ретинальная визуализация демократизируют доступ по всему миру
• Раннее выявление с помощью ИИ позволяет своевременно вмешиваться и предотвращать осложнения
• Эти инструменты дополняют клиническое суждение, а не заменяют его

В итоге: ИИ делает диагностику диабета быстрее, проще и доступнее. От анализаторов дыхания и приложений для смартфонов до продвинутого анализа сетчатки — цель состоит в том, чтобы найти диабет раньше, чем он найдет вас. По мере развития этих ИИ-инструментов и получения ими регуляторного одобрения, рутинный скрининг диабета может стать таким же простым, как выдохнуть в устройство или сфотографировать глаз — давая надежду на то, что меньше случаев останется невыявленными.