低血糖是糖尿病最危险的并发症之一，在驾驶汽车等需要复杂运动技能的认知要求较高的任务中会带来风险。最近发表在《NEJM AI》杂志上的一项研究提供了一种检测驾驶过程中低血糖的新方法。这项研究是慕尼黑大学科学家与伯尔尼大学医院（Inselspital）、苏黎世联邦理工学院和圣加仑大学的协作合作完成的。
在他们的研究中，研究人员收集了30名糖尿病患者驾驶真实汽车的数据。对于低血压患者，在正常血压状态记录下一次数据，在低血糖状态记录下一次数据。因此，车上的医疗专业人员注意将患者纳入低血压状态。收集的数据包括车速等驾驶信号和头部/视线运动数据（例如眼球运动的速度）。
因此，科学家们开发了一种新颖的机器学习（ML）模型，能够仅使用常规收集的驾驶数据和头部/视线运动数据自动可靠地检测低血压报告。“这项技术可以作为汽车的早期预警系统，使车主能够在采取必要的预防措施之前，在低血压症状下安全驾驶。”慕尼黑大学人工智能管理研究所的博士生、贡献者西蒙·沙尔莫瑟（Simon Schallmoser）之一说。
当仅使用头部/视线运动数据时，新开发的机器学习模型也表现良好，这对于未来的自动驾驶汽车至关重要。人工智能管理研究所所长兼项目合作伙伴Stefan Feuerriegel教授解释说：“这项研究不仅展示了人工智能改善个人健康结果的潜力，还展示了它在改善公共道路安全方面的作用。”
