אלגוריתם ללמידת מכונה מסוגל לאבחן סוכרת וטרום סוכרת על פי מאפייני בדיקת אק"ג. אלו ממצאיו של מחקר חדש שפורסם בכתב העת BMJ.
החוקרים מהודו שילבו בדיקות אק"ג עם למידת מכונה, על מנת לאתר סוכרת וטרום סוכרת על בסיס מידע שנאסף מכ-1300 נבדקים.
מסד הנתונים חולק לסטים של בדיקות תרגול, ולידציה ובדיקות עצמאיות.
החוקרים מצאו כי שיעור ההימצאות של סוכרת מסוג 2 היה כ-30%, וכי שיעור ההימצאות של טרום סוכרת היה כ-14%. האלגוריתם הצליח לנבא בסט הבדיקות העצמאיות עם אחוז דיוק של 97.1 ועם שיעור דיוק של בדיקות חוזרות העומד על 96.2%, כאשר מספר נמוך של טעויות קליברציה נצפה במסגרת המודל.
