Detetor de diabetes baseado em smartphone

Pesquisadores desenvolveram um “biomarcador digital” que usaria a câmera embutida de um smartphone para detectar diabetes. A ferramenta pode ajudar a identificar pessoas com maior risco de ter diabetes, ajudando a diminuir a prevalência de diabetes não diagnosticada.

Ferramentas de triagem que podem ser implantadas facilmente usando tecnologia já contida em smartphones podem aumentar rapidamente a capacidade de detectar diabetes, incluindo populações fora do alcance dos cuidados médicos tradicionais. Até o momento, faltam ferramentas não invasivas e amplamente escaláveis ​​para detectar diabetes, motivando o desenvolvimento do algoritmo.

Ao desenvolver o biomarcador, os pesquisadores levantaram a hipótese de que uma câmera de smartphone poderia ser usada para detectar danos vasculares devido ao diabetes medindo sinais chamados fotopletismografia (PPG), que a maioria dos dispositivos móveis, incluindo smartwatches e rastreadores de fitness, são capazes de adquirir. Os pesquisadores usaram a lanterna do telefone e a câmera para medir os PPGs, capturando as mudanças de cor na ponta do dedo correspondente a cada batimento cardíaco.

A equipe obteve quase 3 milhões de gravações PPG de 53.870 pacientes que usaram o aplicativo Azumio Instant Heart Rate no iPhone e relataram ter sido diagnosticados com diabetes por um profissional de saúde. Esses dados foram usados ​​para desenvolver e validar um algoritmo de aprendizado profundo para detectar a presença de diabetes usando sinais PPG medidos por smartphone.

No geral, o algoritmo identificou corretamente a presença de diabetes em até 81% dos pacientes em dois conjuntos de dados separados. Quando o algoritmo foi testado em um conjunto de dados adicional de pacientes matriculados em clínicas presenciais, ele identificou corretamente 82% dos pacientes com diabetes. Entre os pacientes que o algoritmo previu que não tinham diabetes, 92 a 97 por cento não tinham a doença nos conjuntos de dados de validação. Quando essa previsão derivada de PPG foi combinada com outras informações do paciente facilmente obtidas - como idade, sexo, índice de massa corporal e raça/etnia - o desempenho preditivo melhorou ainda mais.

Nesse nível de desempenho preditivo, o algoritmo pode ter um papel semelhante a outras ferramentas de triagem de doenças generalizadas para alcançar um grupo muito mais amplo de pessoas, seguido pela confirmação médica do diagnóstico de diabetes e um plano de tratamento. O desempenho do algoritmo é comparável a outros testes comumente usados, como mamografia para câncer de mama ou citologia cervical para câncer de colo do útero, e sua indolor o torna atraente para testes repetidos.