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Así se puede detectar la diabetes con el móvil

Con la cámara y el sensor de pulsaciones de un móvil inteligente es posible detectar cambios vasculares propios de la diabetes tipo 2

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Así se puede detectar la diabetes con el móvil
Aplicación Azumio en iOS para medir la frecuencia cardiaca

Aplicación Azumio en iOS para medir la frecuencia cardiaca Azumio

Resumen:

“Ponga su dedo en la cámara de su móvil y encienda la linterna”. Quizás un día no muy lejano la diabetes se detecte así, con un mensaje similar en la pantalla. Un tercio de las personas con esta enfermedad desconoce que la padece. Estando, como está, infradiagnosticada, el uso masivo de los móviles combinado con el procesamiento de big data puede ayudar a combatir la diabetes tipo 2.

La diabetes tipo 2 se encuentra entre los factores de riesgo más fuertes para la enfermedad cardíaca. Una nueva investigación que se presenta la reunión anual de la American College of Cardiology muestra que una aplicación de teléfono inteligente que mide la frecuencia cardíaca con la cámara incorporada en el teléfono puede ayudar a detectar la diabetes y alentar la realización de más pruebas por parte de un profesional de atención primaria.

La diabetes puede no presentar síntomas durante un largo período de tiempo, pero los cambios vasculares adversos sí que ocurren silenciosamente, lo que puede llevar a complicaciones. La inteligencia artificial es ahí donde puede ser útil, ya que puede procesar y reconocer mínimas variaciones de patrones de miles de imágenes, en este caso, de venas y arterias.

Incluso en sus primeras etapas, la diabetes puede causar cambios en los vasos sanguíneos (pequeñas venas y arterias) y cómo la sangre fluye a través de ellos. Investigadores de la Universidad de California en San Francisco (UCSF), querían evaluar si la diabetes podía detectarse con una señal de fotopletismografía (PPG) a partir de la cámara del móvil. La PPG puede detectar cambios vasculares basados ​​en alteraciones en el flujo sanguíneo. Ahí es donde interviene el led de la linterna del móvil.

“Es una medida que ya se obtiene fácilmente con teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles para realizar un seguimiento de la frecuencia cardíaca”, explica Robert Avram (@RobertAvramMD), del Centro Médico de la UCSF y autor principal del estudio. “Hemos demostrado que al usar el aprendizaje profundo y una cámara de teléfono inteligente también podemos detectar cambios vasculares asociados con la diabetes y con un grado de acierto razonable”.

Un diagnóstico en casa, antes del pinchazo

Las variaciones en el volumen de sangre que ocurren con cada latido del corazón se pueden capturar al encender la linterna de un teléfono inteligente en la punta de un dedo. Con cada contracción del corazón, la presión sanguínea aumenta en los vasos, lo que hace que se expandan, lo que aumenta la cantidad de luz reflejada por la piel al sensor óptico de la cámara del teléfono. Esta entrada se puede convertir en una forma de onda que representa el cambio volumétrico del volumen de sangre en un vaso.

“Esto hace que sea especialmente importante para nosotros examinar oportunidades no invasivas de bajo costo que hacen que sea fácil detectar millones de personas”, explican Avram, que ha presentado este miércoles su propuesta.

La luz reflejada por la piel al sensor de la cámara del teléfono cambia con cada latido

Las herramientas de detección disponibles actualmente, como la hemoglobina glucosilada o la glucosa en plasma en ayunas, requieren una extracción de sangre y una visita a la clínica en persona. Pero muchos estadounidenses no tienen acceso fácil a un médico, simplemente no van o no pueden costearlo.

Hasta la fecha, ha faltado una herramienta de detección de diabetes no invasiva y ampliamente escalable”, dice Avram. “Según nuestros hallazgos, esta estrategia podría convertirse en una forma económica de detectar la diabetes en casa porque puede derivarse de cualquier sistema óptico que tenga una cámara y una linterna, y la mayoría de las personas tiene un teléfono inteligente”.

Anteriormente se ha experimentado con teléfonos móviles para la detección temprana de anemia a través de fotos de las uñas de la mano y el color de la piel, correlacionándolos con los niveles de hemoglobina en sangre.

Más de 50.000 usando la app Azumio

Para su trabajo, los investigadores estudiaron a 54.269 personas inscritas en el estudio en línea Health eHeart Study, un estudio de la UCSF que usó la aplicación para teléfonos inteligentes Azumio Instant Heart Rate. Azumio es una de las aplicaciones más descargadas y utilizadas para medir la frecuencia cardíaca. Los participantes tenían 45 años de edad en promedio, el 53% eran hombres y el 7% tenía diabetes reconocida por el paciente. Los investigadores desarrollaron y aplicaron un algoritmo de aprendizaje profundo que usó las grabaciones de señales de PPG basadas en teléfonos inteligentes de los participantes para identificar qué pacientes tenían diabetes basándose solo en esta señal.

En general, el modelo identificó correctamente a las personas que padecían diabetes en más del 72 por ciento de los casos utilizando solo la señal PPG. La prueba tuvo un fuerte valor predictivo negativo del 97 por ciento, lo que significa que de cada 100 participantes que se predijo que no tenían diabetes, 97 realmente no tenían la enfermedad. Cuando se combina el puntaje de diabetes con otros factores de riesgo comúnmente accesibles para la diabetes (la edad, el sexo, el índice de masa corporal y la etnia) la capacidad de clasificar adecuadamente a alguien con diabetes mejoró aún más, saltando al 81%.

Los investigadores determinaron que esta herramienta es comparable a muchas puntuaciones de riesgo de diabetes tradicionales que se utilizan en las clínicas para predecir la diabetes.

Una app específica para la diabetes, en dos años

Avram ha señalado que esta investigación subraya aún más cómo los teléfonos inteligentes, los fitbits, los relojes inteligentes y otros dispositivos portátiles ofrecen a los pacientes más herramientas para realizar un seguimiento y mejorar su salud. Ahora están probando el nuevo algoritmo en dos clínicas de prevención cardiovascular para validar aún más los hallazgos. Los investigadores dijeron que una vez que el modelo se valide en otras poblaciones, estará disponible para los consumidores a través de una aplicación de teléfono inteligente, probablemente dentro de los próximos dos años.

¿Y si Facebook sabe ahora que tienes diabetes?

Por qué los usuarios están borrando Facebook

El fundador de Facebook, Mark Zuckerberg, en un acto de la compañía. EFE

La cara B del uso de aplicaciones diagnósticas en el móvil es que, con los resultados de una prueba, viajan otros datos personales. El pasado febrero, el Wall Street Journal destapó que al menos 11 aplicaciones populares en los ecosistemas de iOS y Android reportan datos a Facebook.

En concreto, HR Monitor de Azumio –usada en este estudio–, considerada la aplicación de frecuencia cardíaca más popular en la App Store, envió la frecuencia cardíaca del usuario inmediatamente después de realizar una lectura.

Facebook afirmó que algunas de las actividades de intercambio de datos que se mencionaron en las pruebas parecían violar sus términos comerciales, que limitan del envío de “información financiera u otras categorías confidenciales”. Las aplicaciones fueron amonestadas por Facebook para dejar de enviar información.

Pero los datos compartidos por las aplicaciones generalmente se incorporan a una herramienta de Facebook que proporciona estadísticas sobre las acciones y actividades de los usuarios. También los utiliza para ofrecer publicidad y para estudios de mercado. Si bien sus términos en teoría permiten qeu esto ocurra y se cedan a terceros, la compañía insiste en que no lo hace.

Aplicaciones de fitness y salud permiten en la actualidad procesar imágenes de comida y relacionarlas con ingestas calóricas, mientras que alimentan, a la par, a inteligencias artificiales. Sólo la de Azumio analiza un millón de instantáneas de comida al día y registra más de 1.000 millones de latidos de corazón por jornada, según la propia compañía.