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.
La diabetes puede ser asintomática durante un largo período de tiempo, lo que hace mucho más difícil de diagnosticar. Hasta la fecha, han faltado herramientas no invasivas y ampliamente escalables para detectar la diabetes, lo que nos ha motivado a desarrollar este algoritmo.
Robert Avram, autor principal del estudio.
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.
Demostramos que el rendimiento del algoritmo es comparable a otras pruebas de uso común, como la mamografía para el cáncer de mama o la citología cervical para el cáncer de cuello de útero, y su sencillez lo hace atractivo para pruebas a gran escala. Una herramienta como ésta, basada en un teléfono inteligente y ampliamente accesible, podría usarse para identificar y animar a las personas con mayor riesgo de tener diabetes a que busquen atención médica y obtengan una prueba de confirmación de bajo coste.
Jeffrey Olgin, otro autor del estudio.
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.
La capacidad de detectar una enfermedad como la diabetes, que tiene tantas graves consecuencias para la salud, mediante una prueba indolora basada en el teléfono inteligente, plantea tantas posibilidades. La visión sería que una herramienta como ésta ayudara a identificar a las personas con mayor riesgo de padecer diabetes, ayudando en última instancia a disminuir la prevalencia de la diabetes no diagnosticada.
Geoffrey Tison.
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