IA mede glicemia por meio de batimentos cardíacos

Uma pesquisa desenvolvida na Universidade de Warwick, no Reino Unido, utilizou um dispositivo com Inteligência Artificial para substituir os atuais métodos para detectar os níveis de glicose no sangue de diabéticos, como o exame de picada no dedo. A inovação utiliza sinais de eletrocardiograma (ECG) para detectar, de maneira confiável, a hipoglicemia.

Um dispositivo vestível monitorou os batimentos cardíacos de indivíduos saudáveis por 24 horas (durante 14 dias), em um estudo piloto. A Inteligência Artificial procurava determinadas batidas cardíacas associadas a eventos hipoglicêmicos em tempo real.

Os cientistas monitoraram os níveis de glicose dos participantes individualmente, enquanto as pesquisas anteriores analisaram os resultados dos participantes como um grupo. Os cientistas demonstraram que a nova tecnologia é precisa em 82% das vezes, uma taxa semelhante à dos sistemas de monitoramento contínuo de glicemia atuais (CGM). Os resultados foram publicados no periódico Scientific Reports.

Métodos atuais

O acompanhamento do nível glicêmico no sangue é importante tanto para pessoas saudáveis quanto para pacientes diabéticos, pois a hipoglicemia pode provocar confusão, irritabilidade, palpitações e até a morte. Os métodos mais difundidos para verificar o nível glicêmico no sangue consiste em analisar uma gota de sangue a partir de uma picada no dedo.

Apesar da vantagem de inferir a taxa glicêmica em tempo real, eles apresentam limitações que os tornam menos atraentes para pacientes diabéticos e pré-diabéticos. Os dispositivos disponíveis no mercado podem ser utilizados por número limitado de dias (até 14), exigem calibração frequente dos dedos, e também há relatos de que são de baixa confiabilidade em eventos de hipoglicemia.

Além disso, os dispositivos CGM são caros, o que pode limitar o seu uso no monitoramento diário contínuo de glicose. Outra desvantagem é que a maioria das tecnologias de CGM ainda não foi projetada para combinar medições de glicose com outros sinais fisiológicos, que podem refletir as condições físicas e emocionais do sujeito.

Vantagem da Inteligência Artificial

O aumento do número de sensores não invasivos vestíveis desenvolvidos para rastrear a atividade cardíaca cria novas possibilidades para a detecção precoce de eventos hipoglicêmicos. A hipoglicemia afeta a eletrofisiologia do coração, mas ainda não se conhecem os mecanismos específicos dessa interação. O fato é que essa relação permite a combinação de dados de glicose com parâmetros fisiológicos para melhorar a precisão das leituras.

O uso de dados de ECG para detectar ou prever a glicemia já foi proposto por outros estudos. No entanto, a abordagem não era personalizada. As alterações de glicose no sangue têm efeitos ligeiramente diferentes no coração de cada indivíduo, o que tornava imprecisa a medição por esse método.

A pesquisa utilizou um sistema personalizado baseado em deep-learning (DL) para a detecção automática de níveis mais baixos de glicose em ambientes da vida real. Essa nova abordagem captura a diversidade considerável de sinais de ECG entre indivíduos, que estudos anteriores não puderam verificar com precisão. Com isso, os médicos podem visualizar as alterações peculiares dos batimentos cardíacos de forma mais informativa para a detecção automática de baixos níveis de glicose em cada indivíduo.

O sistema para detecção de hipoglicemia baseado na frequência cardíaca pode ser incorporado em objetos de uso diário, como carro, encosto da cadeira de escritório ou smartwatches. Esse método pode ser mais econômico e atraente para indivíduos pré-diabéticos ou pacientes que sofrem de outras comorbidades, que podem estar familiarizados com os aplicativos de monitoramento cardíaco, tanto para aplicações clínicas quanto de consumo, como o esporte.

Fontes: Nature, Medical News Today.