Smartwatch bez pompowanego mankietu wykryje nadciśnienie. Google publikuje wyniki w „Nature”

Nadciśnienie tętnicze pozostaje jednym z najgroźniejszych czynników ryzyka chorób układu krążenia głównie dlatego, że przez lata potrafi rozwijać się bezobjawowo. Szacuje się, że ponad połowa dorosłych zmagających się z tym problemem nie zdaje sobie z niego sprawy. Naukowcy z Google Research wraz ze współpracownikami z Harvard Medical School oraz University of Washington postanowili sprawdzić, czy wczesne wykrywanie tego zaburzenia można przenieść z gabinetów lekarskich bezpośrednio na nadgarstki pacjentów.

Wyniki prac opublikowano w czasopiśmie naukowym Nature. Badacze opracowali model uczenia maszynowego, który analizuje sygnały z powszechnie dostępnych w smartwatchach czujników optycznych (fotopletyzmografii, czyli PPG) oraz akcelerometru. System ten nie wymaga kalibracji za pomocą klasycznego mankietu ciśnieniomierza.

Nauka na pół milionie godzin pomiarów

Zanim algorytm trafił do testów klinicznych, sieć neuronowa została wytrenowana na niemal 500 tysiącach godzin danych telemetrycznych zarejestrowanych u ponad 2,1 tysiąca osób. Model uczył się w trybie samonadzorowanym — porównywał krótkie fragmenty danych z czujników tętna i ruchu, rozpoznając wzorce charakterystyczne dla poszczególnych użytkowników bez korzystania z gotowych diagnoz medycznych. Dopiero w kolejnym kroku system uśredniał te wzorce z kilku dni, szacując prawdopodobieństwo nadciśnienia.

Kluczowy etap weryfikacji objął wieloośrodkowe badanie prospektywne z udziałem 196 uczestników w pięciu ośrodkach w Stanach Zjednoczonych. W badaniu wzięły udział osoby bez rozpoznanej wcześniej choroby układu krążenia i nieprzyjmujące leków przeciwnadciśnieniowych. Wszyscy uczestnicy byli monitorowani w warunkach codziennych, a uzyskane odczyty porównano ze złotym standardem diagnostycznym: 24-godzinnym holterem ciśnieniowym (ABPM). W trakcie siedmiodniowej obserwacji naręczny system AI osiągnął czułość na poziomie 65,8%, swoistość 90,0% oraz dodatnią wartość predykcyjną rzędu 80,6%.

Dla porównania, wstępne pojedyncze badanie przesiewowe mankietem w gabinecie lekarskim wykazało w tej samej grupie czułość 55,3% przy identycznej swoistości 90,0%. Choć naręczny system AI uzyskał liczbowo wyższy odsetek wykrytych przypadków, autorzy publikacji zaznaczają, że różnica czułości nie była statystycznie istotna, a dokładność zegarka pozostaje na poziomie porównywalnym ze standardowym badaniem gabinetowym.

Narzędzie przesiewowe, nie diagnoza

Według Google wyniki projektu wykorzystano w funkcji śledzenia trendów ciśnienia w aplikacji Google Health. Rozwiązanie to działa w tle, a do poprawnego wyznaczenia wzorców wymaga noszenia urządzenia przez co najmniej pięć kolejnych dni.

Zarówno autorzy publikacji, jak i przedstawiciele Google podkreślają jednak, że algorytm ma charakter wyłącznie przesiewowy. Zegarek nie zastępuje procedury diagnostycznej ani nie podaje bezwzględnych wartości skurczowego i rozkurczowego ciśnienia w milimetrach słupa rtęci. Jego rolą jest wczesne zwrócenie uwagi użytkownika na niepokojące tendencje i skierowanie go do lekarza na pełną diagnostykę mankietową.