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Os Smartphones podiam ser usados para detectar o tipo - diabetes 2

Os pesquisadores em Uc San Francisco desenvolveram “um biomarker digital” que usasse a câmera incorporado de um smartphone para detectar o tipo - diabetes 2 - uma das causas superiores do mundo da doença e da morte - potencial fornecendo um barato, a alternativa da em-HOME ao sangue desenha e clínica-baseou ferramentas da selecção.

Tipo - o diabetes 2 afecta mais de 32 milhão americanos e mais de 450 milhões de pessoas no mundo inteiro, e pode levantar o risco de doenças que afetam quase cada sistema do órgão, incluindo a doença cardíaca coronária, a insuficiência renal, a cegueira e o curso. Na pandemia actual, igualmente encontrou-se para aumentar o risco de sintomas severos de COVID-19.

Contudo, a metade dos povos com diabetes é inconsciente de seus diagnóstico e riscos a sua saúde.

“A capacidade para detectar uma circunstância gosta do diabetes que tem tão muitas conseqüências severas da saúde usando um indolor, aumentos Smartphone-baseados do teste tão muitas possibilidades,” disse autor Geoffrey co-superior H. Tison, DM, MPH, professor adjunto na cardiologia, do estudo do 17 de agosto de 2020 na medicina da natureza. “A visão seria para uma ferramenta como esta a ajudar em identificar povos em um risco mais alto de ter o diabetes, ajudando finalmente a diminuir a predominância de diabetes undiagnosed.”

Selecção ferramenta que podem ser distribuídos facilmente, usando a tecnologia já contida nos smartphones, poderia ràpida aumentar a capacidade para detectar o diabetes, os pesquisadores disseram, incluir populações fora do alcance de cuidados médicos tradicionais.

Quando o diabetes mellitus for a sétima causa de morte global a mais alta no seus próprios, de acordo com a Organização Mundial de Saúde, igualmente levanta significativamente o risco de doença cardíaca, que é a causa de morte principal nos Estados Unidos e no mundo inteiro. A avaliação dos centros para o controlo e prevenção de enfermidades dos E.U. que povos com tipo - o diabetes 2 é duas vezes tão provável morrer da doença cardíaca como aqueles que não têm o diabetes.

O diabetes pode ser assintomático durante um longo período do tempo, fazendo o muito mais duro diagnosticar. Até agora, ferramentas não invasoras e largo-evolutivas para detectar o diabetes para ter sido faltar, motivando nos para desenvolver este algoritmo.”

Robert Avram, DM, CAM, autor principal, instrutor clínico na cardiologia

Em desenvolver o biomarker, os pesquisadores supor que uma câmera do smartphone poderia ser usada para detectar dano vascular devido ao diabetes medindo os sinais chamados o photoplethysmography (PPG), que a maioria de dispositivos móveis, incluindo smartwatches e perseguidores da aptidão, são capazes da aquisição. Os pesquisadores usaram a lanterna elétrica do telefone e a câmera para medir PPGs capturando a cor muda na ponta do dedo que corresponde com cada pulsação do coração.

No estudo da medicina da natureza, os pesquisadores de UCSF obtiveram quase 3 milhão gravações de PPG de 53.870 pacientes no estudo do eHeart da saúde que usou a frequência cardíaca imediata app de Azumio no iPhone e relatou o diagnóstico com diabetes por um fornecedor de serviços de saúde. Estes dados foram usados a desenvolvem e validam um algoritmo deaprendizagem para detectar a presença de diabetes usando sinais Smartphone-medidos de PPG.

Total, o algoritmo identificou correctamente a presença de diabetes em até 81 por cento dos pacientes em dois conjunto de dados separados. Quando o algoritmo foi testado em um conjunto de dados adicional dos pacientes registrados pessoalmente das clínicas, identificou correctamente 82 por cento dos pacientes com diabetes.

Entre os pacientes que o algoritmo previsto não teve o diabetes, 92 a 97 por cento certamente não tiveram a doença através dos conjunto de dados da validação. Quando esta previsão PPG-derivada foi combinada com a outra informação paciente facilmente obtenível, tal como a idade, o género, o índice de massa corporal e a raça/afiliação étnica, desempenho com carácter de previsão melhorado mais.

Neste nível do desempenho com carácter de previsão, os autores disseram que o algoritmo poderia servir um papel similar a outras ferramentas difundidas da selecção da doença para alcançar um grupo de pessoas muito mais largo, seguido pela confirmação de um médico do diagnóstico do diabetes e de um plano do tratamento.

“Nós demonstramos que o desempenho do algoritmo é comparável a outros testes de uso geral, tais como a mamografia para o cancro da mama ou citologia cervical para o cancro do colo do útero, e seu painlessness faz atractivo para o teste repetido,” disse o estudo Jeffrey Olgin autor, DM, um cardiologista da saúde de UCSF e um professor e chefe da divisão de UCSF da cardiologia. “Uma ferramenta Smartphone-baseada extensamente acessível como esta podia ser usada para identificar e incentivar indivíduos em um risco mais alto de ter o diabetes predominante procurar cuidados médicos e obter um teste confirmativo barato.”

Os autores recomendam um estudo mais adicional determinar a eficácia desta aproximação para aplicações clínicas específicas, tais como a selecção ou a monitoração terapêutica.