Apple이 Apple Watch에서 당뇨병 치료에 혁신을 가져 올수있는 사내 비밀의 연구팀을 시작했다고 보도되고 있었지만, 최근의 연구에서, 심장 박동 측정이 가능한 웨어러블 단말기가 있다면 85%라는 높은 정밀도로 당뇨병을 검출 할 수있을 것이라고 내다봤다.
미국에서는 1억명 이상의 성인이 당뇨병이나 당뇨병 예비군 인 것으로 알려져 있지만, 당뇨병 환자의 4분의 1은 자신이 당뇨병 인 것을 알지못하고, 당뇨병 예비군에 이르러서는 88.4%가 그것을 자각하지 못하는 것 같다. 많은 사람들이 더 빨리 당뇨병인지 아닌지를 판단 할 수 있도록, 의학계에서는 수십 년 동안 피부에 기구를 삽입 할 필요가 없는 비 침습적 인 방법으로 혈중 포도당 농도를 측정하는 방법을 개발하려고 노력해왔다.
현 시점에서는 비 침습적 인 방법으로 혈중 포도당 농도를 측정하여, 당뇨병 여부를 검사하는 방법은 획립되어 있지 않지만, 새로 발표 된 연구에서는 Apple Watch 같은 심박수 측정 가능한 웨어러블 단말과 딥 신경망을 결합하여, 착용자에게 당뇨병의 조기 징후가 있는지 없는지 여부를 놀라운 정확도로 검출 할 수있다고...
웨어러블 단말과 신경망을 결합하여 당뇨병을 발견하는 데 성공한 것은, 캘리포니아 대학 샌프란시스코 캠퍼스의 연구팀. 연구팀이 샘플로해서 사용한 것은, Apple Watch 및 Android Wear용에 제공되어 있는 심박수 기록 어플리케이션 "Cardiogram"의 사용자 1만 4011인분의 데이터.
또한 딥 신경망 "DeepHeart"에 당뇨병 환자의 건강 데이터가 어떤 것인지를 학습하기 위해 Cardiogram의 데이터와는 별도로 3만 3628명분의 건강 데이터도 이용되어졌다.
DeepHeart과 같은 신경망을 사용한 경우, 수백만 건의 데이터를 이용하여 "심장 발작을 일으키는 사람의 비정상적인 심장 리듬" 등을 학습시킬 필요가 있다고 하지만, 이번의 경우 어떤 증상을 앓고 있는지 알 수있는 "3만 3628인분의 건강 데이터"와 증상 등은 불명 인 "1만 4011인분의 데이터"를 이용함으로써 자율 학습과 지도 학습의 양쪽을 취합한 학습 방법이 주어졌다고.
결국 DeepHeart는 데이터 제공자 중 462명이 당뇨병임을 감지하는데 성공하고, 그 검출 정밀도는 무려 84.51%라는 놀라운 것이었다. 또한 DeepHeart는 심박수 데이터가 있으면 사용할 수 있기 때문에, Apple Watch가 아니라도 Android Wear와 Fitbits 등 심박수 측정이 간으한 웨어러블 단말기라면 모두 상당한 정밀도로 당뇨병을 발견 할 수 있게되는 것.