В качестве «околопищевого» окна авторы использовали сегменты PPG от минус четырех до плюс четырех часов относительно времени приема пищи, выбирая сегмент, ближайший к отметке о еде; медианное смещение составило 53 минуты, а 56% обучающих пар находились в пределах 60 минут. Чтобы количественно оценить, сколько информации о еде содержит сегмент фотоплетизмограммы, исследователи ввели показатель alignment win rate – долю приемов пищи, для которых вероятность текстового описания при условии ФПГ превышает вероятность для текстовой модели той же емкости без ФПГ. Для околопищевых сегментов винрейт составил 0,69 при 95-процентном доверительном интервале 0,67–0,70, что указывает на наличие в ФПГ информации, предсказывающей прием пищи.
Авторы отдельно проверили, что сигнал не объясняется устойчивыми индивидуальными особенностями или временем суток. Модель, обученная на перемешанных ФПГ в пределах одного участника с сохранением времени суток, достигла винрейт 0,60, а модель на ФПГ, перемешанных между участниками, – 0,50, то есть на уровне случайного угадывания. Истинное околопищевое сопоставление оказалось выше обоих контролей, а доверительные интервалы не пересекались. Кроме того, винрейт снижался по мере удаления от приема пищи: на смещениях в семь–тридцать дней он становился неотличим от случайного. Модель, обученная строго на постпрандиальном окне от нуля до двух часов после еды, показала винрейт 0,58, что выше всех контролей на большом временном удалении и выше случайного уровня, хотя авторы отмечают, что этот результат, вероятно, консервативен из-за шума временных меток в дневниках питания.
Исследование имеет ряд ограничений. Обе когорты опираются на самоотчетные дневники питания и оценки аппетита, что вносит шум и смещение; демография смещена в сторону пользователей Apple Watch в США и участников контролируемого питания, что ограничивает обобщаемость. Окно ±4 часа широкое и может включать дополнительные незарегистрированные приемы пищи, физическую активность или стресс; валидационное исследование оценивало сытость только в дневные будние приемы пищи; не учитывались некалорийные напитки, непрерывный мониторинг глюкозы и прием агонистов рецепторов ГПП-1. Временные метки в сторонних приложениях питания также показывали статистический шум, а отсутствие рандомизированных или лонгитюдных интервенционных данных не позволяет делать причинные выводы о том, что обратная связь на основе модели улучшит исходы.
Улучшение AUC на 11%, указывают авторы, еще не свидетельствует о доказательстве готовности ФПГ к самостоятельному клиническому прогнозированию калорий; добавленная ценность ФПГ, по их мнению, состоит в дополнении грубого текстового учета питания. Все авторы являются сотрудниками Apple и владеют ее акциями; компания подала предварительную патентную заявку на описанную работу.
Подписывайтесь на наши каналы: в MAX – Vademecum и Vademecum Live, в Telegram – Vademecum и Vademecum Live.
