ECGデータから糖尿病を予測するAIの精度良好

心電図（ECG）データを用いて糖尿病および糖尿病前症を検出する機械学習アルゴリズム（DiaBeats algorithm）を構築し、精度を検証。インドのDiabetes in Sindhi Families in Nagpur試験に参加した1262例の臨床データおよびタイムアライメントされた1万461回の心拍を含むデータセットを訓練セット（8892回）、検証セット（523回）、独立したテストセット（1046回）に分けた。 その結果、独立したテストセットで、アルゴリズムによるクラス分類（糖尿病なし、糖尿病前症、2型糖尿病）予測の適合率は97.1％、再現率は96.2％、正解率は96.8％、F1スコアは96.6％だった。キャリブレーションモデルの較正誤差は小さかった（0.06）。アルゴリズムの予測は糖尿病の心臓病併発の生物学的機序に基づく臨床的期待値と一致した。...