Un equipo de la Universidad de California ha
demostrado un potencial prometedor en el uso de una cámara de un smartphone
para diagnosticar la diabetes tipo 2. La innovadora investigación demuestra una
técnica que no necesita ningún hardware adicional, salvo la cámara del
teléfono, y actualmente tiene una precisión de más del 80% en la detección de
la diabetes.
El sistema propuesto se basa
en la fotopletismografía (PPG), una técnica en la que se puede hacer brillar la
luz en el tejido para detectar cambios en el volumen sanguíneo. La PPG es
quizás más conocida por la pinza para el dedo meñique que los médicos usan para
medir la frecuencia cardíaca y los niveles de oxígeno en la sangre
Tan pronto como aparecieron las cámaras de los
teléfonos inteligentes hace una década, los investigadores sugirieron
inmediatamente que los dispositivos deberían ser capaces de capturar las
mediciones de PPG. En este estudio, los investigadores formularon la hipótesis
de que los datos de PPG, capturados por una cámara de teléfono inteligente,
podrían ser capaces de detectar el daño vascular causado por la diabetes.
El primer
paso fue desarrollar un algoritmo de aprendizaje que podría recorrer millones
de registros de PPG y averiguar si este biomarcador podría identificar
eficazmente a los sujetos con diabetes de los sujetos sanos. La red neuronal
profunda examinó 2,6 millones de registros PPG de 53.870 personas con diabetes
diagnosticada.
Después
de desarrollar el algoritmo, los investigadores probaron su capacidad para
detectar la diabetes únicamente a partir de los datos de PPG de los teléfonos
inteligentes. El sistema detectó con precisión la diabetes en alrededor del 80%
de los sujetos. El potencial de predicción del algoritmo mejoró aún más cuando
se combinó con otros datos básicos de los pacientes, como el índice de masa
corporal y la edad.
Pasará algún tiempo antes de
que el trabajo se traduzca efectivamente en algún tipo de aplicación para
detectar la diabetes en tu smartphone, sin embargo, este es un desarrollo
increíblemente prometedor. Los investigadores son cautelosos al señalar que los
próximos pasos serán determinar cómo esta herramienta digital se puede
incorporar en las pruebas existentes de detección de la diabetes.
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