Данные, полученные с помощью умных часов, могут предоставить ценную информацию о риске развития диабета на ранних стадиях, непрерывно отслеживая физиологические сигналы, отражающие темп метаболизма и динамику, связанную с уровнем глюкозы.

Анализ этих сигналов, получаемых с помощью носимых устройств, в сочетании с клиническими показателями, полученными в ходе медицинских обследований, может способствовать более точной оценке инсулинорезистентности с течением времени.

Полученный в результате интеграции данных с носимых устройств и клинических данных профиль риска может помочь врачам выявлять лиц, которым может быть полезна более ранняя коррекция образа жизни и целенаправленное тестирование.

На практике такой подход позволяет медицинским бригадам отслеживать изменения в течение дней и недель и корректировать планы лечения заблаговременно, а не реактивно.

Исследователи подчеркивают, что этот подход должен дополнять традиционные тесты, а не заменять их, и что качество данных и вовлеченность пользователей имеют решающее значение для получения надежных прогнозов.

Появляется все больше свидетельств того, что потребительские смарт-часы могут фиксировать закономерности, связанные с действием инсулина, такие как вариабельность сердечного ритма, режим сна и уровень активности, которые могут сигнализировать о метаболических изменениях еще до появления клинических симптомов.

В настоящее время доступ к этим возможностям во многих учреждениях ограничен платными тарифными планами, но там, где они доступны, они предлагают масштабируемый путь к получению более ранней и полезной информации о риске развития диабета.