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IEEE transactions on bio-medical engineering v.64 no.2, 2017년, pp.341 - 351   SCI SCIE
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Type 2 Diabetes Screening Test by Means of a Pulse Oximeter

Moreno, Enrique Monte (Engineering DepartmentSynmed ) ; Lujan, Maria Jose Anyo (SAP Delta del Llobregat. Institut Català ) ; Rusinol, Montse Torrres (de la Salut ) ; Fernandez, Paqui Juarez (SAP Delta del Llobregat. Institut Català ) ; Manrique, Pilar Nunez (de la Salut ) ; Trivino, Cristina Aragon (SAP Delta del Llobregat. Institut Català ) ; Miquel, Magda Pedrosa (de la Salut ) ; Rodriguez, Marife Alvarez (SAP Delta del Llobregat. Institut Català ) ; Burguillos, M. Jose Gonzalez (de la Salut ) ;
  • 초록  

    In this paper, we propose a method for screening for the presence of type 2 diabetes by means of the signal obtained from a pulse oximeter. The screening system consists of two parts: the first analyzes the signal obtained from the pulse oximeter, and the second consists of a machine-learning module. The system consists of a front end that extracts a set of features form the pulse oximeter signal. These features are based on physiological considerations. The set of features were the input of a machine-learning algorithm that determined the class of the input sample, i.e., whether the subject had diabetes or not. The machine-learning algorithms were random forests, gradient boosting, and linear discriminant analysis as benchmark. The system was tested on a database of $\text{1157}$ subjects (two samples per subject) collected from five community health centers. The mean receiver operating characteristic area found was $\text{69.4}$ % (median value $\text{71.9}$ % and range $[\text{75.4}-\text{61.1}]$ %), with a specificity =  $\text{64}$ % for a threshold that gave a sensitivity =  $\text{65}$ %. We present a screening method for detecting diabetes that has a performance comparable to the glycated haemoglobin (haemoglobin A1c HbA1c) test, does not require blood extraction, and yields results in less than 5 min.


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