IA poderá diagnosticar hipertensão e diabetes apenas por imagens das mãos e do rosto; entenda

Pesquisadores acreditam que um dia, método poderá permitir que as pessoas monitorem a sua própria saúde em casa Um novo sistema que combina vídeo de alta velocidade e um algoritmo alimentado por inteligência artificial (IA) pode oferecer um diagnóstico rápido de hipertensão e diabetes tipo 1 ou tipo 2 sem a necessidade de exames de sangue, manguitos de pressão arterial ou dispositivos vestíveis caros. A conclusão é de um estudo preliminar que será apresentado nas Scientific Sessions 2024 da American Heart Association, realizadas de 16 a 18 de novembro de 2024, em Chicago. Entenda e saiba qual: EUA querem tirar popular descongestionante nasal, vendido no Brasil, do mercado O que surgiu primeiro: o ovo ou a galinha? Finalmente, a ciência descobriu a resposta para o dilema "É realmente emocionante ver mais pesquisas que identificam maneiras de diagnosticar pressão alta e diabetes de forma não invasiva, dois principais fatores de risco para doenças cardiovasculares", diz Eugene Yang, professor clínico de medicina na divisão de cardiologia e a Cátedra Dotada de Carl e Renée Behnke para Saúde Asiática na Escola de Medicina da Universidade de Washington, em Seattle. A pressão arterial e o diabetes alteram sutilmente o fluxo sanguíneo no rosto e nas mãos. Os pesquisadores testaram a eficácia de uma câmera de vídeo de alta velocidade na captura de gravações faciais e palmares a uma taxa de 150 imagens por segundo. Usando dados de comprimento de onda, a equipe usou um algoritmo de IA para detectar pressão alta e diabetes a partir de características do fluxo sanguíneo na pele capturadas nas imagens de vídeo. "Este método poderá algum dia permitir que as pessoas monitorem a sua própria saúde em casa e poderá levar à detecção precoce e ao tratamento da pressão arterial elevada e da diabetes em pessoas que evitam exames médicos e análises ao sangue”, diz a autora do estudo, Ryoko Uchida, pesquisadora do projeto no departamento de cardiologia avançada da Universidade de Tóquio, no Japão. Os participantes incluíram 215 adultos, dos quais 62 foram diagnosticados com hipertensão (pressão arterial de 130/80 mm Hg ou superior); 88 tiveram leituras normais de acordo com os padrões japoneses (menos de 115/75 mm Hg); e 65 tiveram leituras que ficaram entre essas duas faixas. Além disso, 44 ​​pessoas foram diagnosticadas com diabetes ou tinham um nível de hemoglobina glocada (HbA1c) de 6,5% ou superior. Os dados foram coletados entre agosto de 2022 e maio de 2024 nas enfermarias de cardiologia e ambulatórios do Hospital da Universidade de Tóquio. Os participantes ficaram sentados enquanto o vídeo era gravado em 22 regiões do rosto e oito seções da palma das mãos. Os resultados mostraram que a combinação de imagem de vídeo e algoritmo foi 94% precisa na detecção de hipertensão em estágio 1, de acordo com as diretrizes da American Heart Association para pressão arterial 130/80 mm Hg ou superior. Em comparação com o uso dos resultados dos exames de sangue de hemoglobina glicada para rastrear diabetes, a combinação vídeo/algoritmo teve 75% de precisão na identificação da condição. “Fiquei surpreso com a aplicabilidade do algoritmo de fluxo sanguíneo para detectar diabetes. No entanto, algumas das principais complicações do diabetes são a neuropatia periférica – fraqueza, dor e dormência, geralmente nas mãos e pés – e outras doenças relacionadas a danos nos vasos sanguíneos. Faz sentido que alterações no fluxo sanguíneo sejam uma marca registrada do diabetes”, diz Uchida. Várias etapas devem ser tomadas antes que as combinações de imagens de vídeo/algoritmo estejam prontas para uso fora de um ambiente de pesquisa. “Para detectar pressão alta, precisamos incorporar um algoritmo que considere arritmias ou batimentos cardíacos irregulares”, aponta a pesquisadora."No futuro, o protótipo de câmera que usamos para desenvolver o algoritmo poderá ser substituído por um sensor acessível que use apenas os comprimentos de onda essenciais e requeira apenas alguns segundos para coletar dados. Quando atingir esse estágio, poderá ser adicionado a smartphones ( ou mesmo pendurado em um espelho onde alguém se senta por alguns momentos), e pode ser produzido em massa e barato." Ela observou que, uma vez melhorada a precisão da detecção do diabetes, eles esperam obter a aprovação da FDA, agência que regula medicamentos e dispositivos médicos nos EUA, para um dispositivo doméstico para detectar o diabetes. "Atualmente, a única maneira de confirmar o diagnóstico de diabetes são exames de sangue invasivos. No entanto, se fosse necessária apenas uma foto ou vídeo não invasivo, isso poderia mudar o jogo", afirma Uchida. Embora os resultados sejam promissores, o estudo tem várias limitações. Além de estar no início do desenvolvimento, os resultados deste estudo com adultos predominantemente japoneses e asiáticos podem não ser generalizáveis ​​para pessoas de outros grupos populacionais. Além disso, a câmera e o algoritmo usados ​​dentro de um hospital neste estudo podem produzir resultados diferentes em ambientes mais escuros ou mais claros. Embora os participantes tenham sido instruídos a não mover as mãos ou o rosto durante a coleta de dados, os resultados podem ser diferentes se houver movimento.