 和在智能手機上的的光體積變化描記圖法 Photoplethysmography的方法來偵測糖尿病，相信將來能夠有效地減少二型糖尿病的患者數目。){kind=link}
香港現時大概有70萬名糖尿病患者，即是每十個人便有一個是糖尿病患者，預計至2030年，患病人數將會激增至90萬人。在這些糖尿病患者中， 接近50%的人不知道自己患病。
根據2017年的一項研究顯示，出現糖尿病前期的港人比率，由2006年的0.78%，飆升至2014年的8.9%，增加了10倍，以此推算，香港現時有約70萬糖尿病前期人士。
如果不積極處理，最終七成的糖尿病前期人士會變成二型糖尿病患者， 唔需要多講大家都知道因為糖尿病而引起嘅問題和併發症有多嚴重 。因此積極找出糖尿病高風險的人士作篩選是十分重要的。
現時醫療科技日趨成熟，最近就有外國的研究團隊開發了一種使用機器學習 (Machine Learning) 和在智能手機上的的光體積變化描記圖法 Photoplethysmography （PPG）的計算方法來偵測糖尿病 ， 研究並在美國心臟病醫學大會 ACC2019 上發表
該研究團隊使用了接觸式PPG的方法 量度心跳引起血管顏色變化的波形來制定一套糖尿病篩查試驗的方法， 而這種技術一早已經廣泛地被應用在運動手錶，透過光線穿過皮下血管，以血液流動時的顏色改變來測量心跳。
他們使用了從 54269 個18歲以上的成年人身上得到的260萬PPG波形，並將數據放入一個擁有45層深度的神經網絡 (deep neural network) 電腦程式中，來開發一套更加準確預測糖尿病的計算方法。
下一步，該研究團隊會驗證這一套新的計算方法，他們會對比從USCF和蒙特利爾的兩個心血管預防診所的患者透過診斷糖尿的病傳統方法 (HbA1c 或者空腹血糖 Fasting Glucose)來作出分析和研究。
現時的科技進步了很多，期望這套程式喺不久的將來很快推出市場，到時就可以更加方便來檢測糖尿病，並在糖尿病前期的時候已經開始透過改善生活模式 Life-Style Modification來逆轉糖尿病。
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