بيانات النوم ودرجة الحرارة من الأجهزة القابلة للارتداء تدعم الكشف غير الجراحي عن السكري في تحليل استعادي واسع النطاق

لماذا قد تكشف نومك وحرارة جسمك عن سكري مخفي

يعيش ملايين الأشخاص مع مرض السكري من دون علمهم، ويرجع ذلك جزئياً إلى أن الفحوصات القياسية تُجرى عادةً فقط بعد أن تثير الأعراض القلق. تطرح هذه الدراسة سؤالاً بسيطاً لكنه قوي: هل يمكن للخواتم والساعات الذكية التي يرتديها الكثيرون بالفعل أن تشير بهدوء إلى علامات مبكرة للسكري، قبل زيارة العيادة بوقت طويل؟ من خلال تحليل شهور من بيانات النوم والنبض ودرجة حرارة الجسم لآلاف المتطوعين، يبيّن الباحثون أن الأجهزة القابلة للارتداء الشائعة يمكنها التقاط تغيّرات دقيقة ومستمرة في الجسم ترتبط بقوة بالسكري.

الخواتم الذكية كنافذة على الصحة

استند الفريق إلى بيانات أكثر من 33,000 شخص يستخدمون خاتماً ذكياً مشهوراً يتتبع معدل ضربات القلب، وتغيّر معدل ضربات القلب، ومراحل النوم، ودرجة الحرارة عند سطح الإصبع. من بين هؤلاء المستخدمين، ذكر نحو 11,000 أنهم لم يتم تشخيصهم بالسكري أبداً، بينما أفاد 389 شخصاً بأنهم مُشخّصون بالسكري. على مدى أكثر من أربعة أشهر في 2020، سجّل الخاتم مدى سرعة ضربات قلبهم ليلاً، ومدى تباين تلك الضربات، ومدة وكفاءة نومهم، وكيف ترتفع وتنخفض درجة حرارة إصبعهم عبر الليل والنهار. من هذه التدفقات المستمرة بنى العلماء 36 مقياساً ليلياً مصمماً لالتقاط ليس المتوسطات البسيطة فحسب، بل أيضاً الإيقاعات اليومية وتعقيد تغيرات درجة الحرارة أثناء النوم.

أنماط خفية في النوم ودرجة حرارة الجسم

عند مقارنة المجموعات، بدا الأشخاص الذين أفادوا بأنهم مصابون بالسكري مختلفين بشكل ثابت عن أولئك دون تشخيص. في المتوسط، كان لديهم معدلات نبض أعلى ليلاً، وتغيّر أقل في معدل الضربات (مؤشر على جهاز عصبي أقل مرونة)، ونوم أقصر قليلاً، وتقلب يوم–ليلة أصغر في درجة حرارة الإصبع. كما ابتكر الفريق ميزات حرارة أكثر تقدماً تصف مدى استقرار إيقاع درجة حرارة الشخص على مدى 24 ساعة ومدى تعقيد نمط درجة الحرارة دقيقة بدقيقة خلال منتصف الليل. تبين أن هذه المقاييس الأكثر غنى كانت مفيدة بشكل خاص، مما يوحي بأن السكري يعيد تشكيل كيفية تنظيم الجسم للحرارة والنوم على مدى ليالٍ عديدة بهدوء، وليس فقط في لقطات مفردة.

تعليم الخوارزميات لالتقاط الخطر

لمعرفة ما إذا كانت هذه الإشارات القابلة للارتداء يمكنها بالفعل تمييز الأفراد المصابين بالسكري، درّب الفريق نماذج تعلم آلي على نوافذ متتابعة من بيانات 1 إلى 21 ليلة. الفكرة كانت أنه إذا كان السكري يُحدث تغييرات صغيرة لكنها مستمرة في الفيزيولوجيا، فينبغي لعدة أسابيع من القياسات أن تُبرز تلك التغييرات. وهذا ما وجده الباحثون تماماً: استخدام ليلة واحدة فقط من البيانات أنتج أداءً متواضعاً، لكن إدخال 14 أو 21 ليلة سمح لأفضل نموذج بالوصول إلى دقة عالية نسبياً (قيمة AUROC نحو 0.88) ودقة إيجابية قوية. بعبارة أخرى، كانت ثلاثة أسابيع من الاستخدام المنزلي المعتاد كافية للخوارزمية لتمييز الأشخاص المصابين بالسكري عن غيرهم، أفضل بكثير من الصدفة.

تمييز السكري عن أمراض مزمنة أخرى

العديد من الحالات المزمنة، مثل ارتفاع ضغط الدم أو انقطاع التنفس أثناء النوم، يمكنها أيضاً إزعاج أنماط النوم والنبض. كان الباحثون قلقين من أن يكون نموذجهم يكتشف مجرد "كون الشخص مريضاً" بدلاً من السكري بشكل خاص. لاختبار ذلك، نظروا في أشخاص أفادوا بأنهم لا يعانون من السكري لكن لديهم مرض مزمن آخر. هؤلاء الأفراد لم يحصلوا على درجات تشبه السكري أعلى بشكل ملحوظ مقارنة بمن أبلغوا عن عدم وجود حالات مزمنة على الإطلاق. والأهم من ذلك، عندما أزال الفريق ميزات درجة الحرارة الأكثر تقدماً من النموذج، بدأ الأشخاص ذوو الأمراض المزمنة الأخرى يُخطَأ في تصنيفهم كمصابين بالسكري أكثر. هذا يوضح أن أنماط درجة الحرارة التفصيلية تساعد النظام على أن يكون أكثر خصوصية للسكري، بدلاً من الإشارة إلى كل نوع من المشكلات الصحية.

ما الذي قد يعنيه هذا لصحة الناس اليومية

أخيراً، تحقق المؤلفون من مدى أداء أفضل نموذج لديهم في مجموعة أكثر واقعية، حيث يكون فقط أقلية من الناس مصابين بالسكري. حتى في هذا الاختبار الأصعب، ومع آلاف المستخدمين الإضافيين والحفاظ على معدل سكري نموذجي، لا يزال النظام يلتقط إشارة أكثر بكثير من التخمين العشوائي. للقراء العاديين، الرسالة واضحة: أسابيع من بيانات بسيطة وسلبية من خاتم أو ساعة—كيف تنام، كيف يتصرف قلبك ليلًا، وكيف ترتفع وتنخفض درجة حرارة بشرتك—تحمل معلومات كافية للإشارة إلى فيزيولوجيا تتوافق مع السكري. ومع أن هذا ليس بديلاً عن فحوصات الدم، فإنه يشير إلى مستقبل قد تقترح فيه الأجهزة القابلة للارتداء اليومية بهدوء من ينبغي أن يخضع للفحص مبكراً، وربما تساعد في مراقبة الحالات المزمنة في خلفية الحياة اليومية.

الاستشهاد: Viswanath, V.K., Navaneethan, S., Burks, J.H. et al. Sleep and temperature data from wearable devices support noninvasive detection of diabetes mellitus in a large-scale, retrospective analysis. Commun Med 6, 223 (2026). https://doi.org/10.1038/s43856-026-01501-0

الكلمات المفتاحية: الأجهزة القابلة للارتداء, أنماط النوم, درجة حرارة الجسم, كشف السكري, الصحة الرقمية