{"id":27077,"date":"2019-12-19T00:03:51","date_gmt":"2019-12-19T03:03:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tiabeth.com.br\/?p=27077"},"modified":"2019-12-19T00:03:56","modified_gmt":"2019-12-19T03:03:56","slug":"tecnologia-de-deteccao-de-refeicoes-deixa-o-pancreas-artificial-a-um-passo-mais-perto-da-realidade","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tiabeth.com.br\/index.php\/2019\/12\/19\/tecnologia-de-deteccao-de-refeicoes-deixa-o-pancreas-artificial-a-um-passo-mais-perto-da-realidade\/","title":{"rendered":"Tecnologia de detec\u00e7\u00e3o de refei\u00e7\u00f5es deixa o p\u00e2ncreas artificial a um passo mais perto da realidade"},"content":{"rendered":"\n
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Pesquisadores de IA do Instituto de Tecnologia Stevens desenvolveram um sistema que pode detectar quando uma pessoa est\u00e1 comendo e calcular quantos carboidratos est\u00e3o consumindo com precis\u00e3o e velocidade sem precedentes.\u00a0O trabalho fornece um avan\u00e7o significativo para as pessoas que usam monitores cont\u00ednuos de glicose como parte do tratamento do diabetes, permitindo que a insulina seja administrada mais perto do momento em que \u00e9 realmente necess\u00e1rio, reduzindo oscila\u00e7\u00f5es perigosas nos n\u00edveis de glicose no sangue.<\/p>\n\n\n\n

“Isso nos aproxima um pouco do Santo Graal – um ‘p\u00e2ncreas artificial’ que pode detectar rapidamente altera\u00e7\u00f5es de glicose e corrigi-las com uma bomba de insulina, sem que o usu\u00e1rio precise fazer nada”, disse Samantha Kleinberg, especialista em tecnologias vest\u00edveis e cientista da computa\u00e7\u00e3o da Stevens, cujo trabalho apareceu em setembro\u00a0Jornal da Associa\u00e7\u00e3o Americana de Inform\u00e1tica M\u00e9dica.<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

Nos \u00faltimos 20 anos, sistemas de monitoramento cont\u00ednuo de glicose (CGM) e bombas de insulina revolucionaram o atendimento domiciliar para milh\u00f5es de pessoas com diabetes, reduzindo a necessidade de testes dolorosos de picada de agulha e inje\u00e7\u00f5es manuais de insulina.\u00a0No entanto, as pessoas com diabetes ainda precisam tomar v\u00e1rias medidas para gerenciar seus n\u00edveis de glicose, como inserir manualmente o n\u00famero de carboidratos a serem consumidos e determinar uma dose de insulina para contrabalan\u00e7ar os carboidratos na refei\u00e7\u00e3o – e devem fazer isso para todas as refei\u00e7\u00f5es e lanches.<\/p>\n\n\n\n

Os sistemas anteriores de detec\u00e7\u00e3o de refei\u00e7\u00f5es tamb\u00e9m se concentraram em prever altera\u00e7\u00f5es nos n\u00edveis de glicose, mas Kleinberg e sua equipe, incluindo Min Zhen e Baohua Ni, adotaram uma abordagem diferente.<\/p>\n\n\n\n

Em vez de prever diretamente as varia\u00e7\u00f5es de glicose, o sistema de detec\u00e7\u00e3o de refei\u00e7\u00f5es compara as altera\u00e7\u00f5es na glicose – imagine um “U” de cabe\u00e7a para baixo – com uma biblioteca de curvas que representam altera\u00e7\u00f5es na glicose de muitos alimentos diferentes que as pessoas comem.\u00a0O algoritmo explora essa biblioteca de curvas e detecta a curva que se parece com as altera\u00e7\u00f5es e os n\u00edveis de atividade detectados durante um determinado per\u00edodo de tempo.\u00a0Na maioria das vezes, a glicose n\u00e3o est\u00e1 flutuando muito porque as pessoas n\u00e3o comem, ent\u00e3o o algoritmo n\u00e3o detecta muita varia\u00e7\u00e3o.\u00a0Mas quando as pessoas comem, o algoritmo detecta glicose e atividade f\u00edsica que se parecem com se a pessoa tivesse acabado de comer um p\u00e3ozinho.\u00a0O algoritmo “sabe” disso porque est\u00e1 comparando as curvas da biblioteca com os dados reais.<\/p>\n\n\n\n

“Estamos simulando todos os diferentes tipos de refei\u00e7\u00f5es que uma pessoa pode estar comendo e usando essas simula\u00e7\u00f5es para explicar os dados provenientes dos sensores”, explicou Kleinberg.<\/p>\n\n\n\n

As estimativas do sistema sobre as refei\u00e7\u00f5es de uma pessoa s\u00e3o notavelmente precisas: a ingest\u00e3o de carboidratos pode ser modelada com precis\u00e3o para 1,2 gramas, contra uma taxa de erro m\u00e9dia de mais de 17 gramas nos melhores sistemas anteriores.<\/p>\n\n\n\n

T\u00e3o importante quanto isso, as estimativas do sistema acontecem muito rapidamente – \u00e0s vezes enquanto uma pessoa ainda est\u00e1 comendo – permitindo que a insulina seja administrada mais pr\u00f3xima do momento em que \u00e9 realmente necess\u00e1rio.\u00a0Em m\u00e9dia, o sistema pode detectar refei\u00e7\u00f5es em 25 minutos – muito mais r\u00e1pido que os 48 minutos necess\u00e1rios pelos melhores sistemas anteriores.<\/p>\n\n\n\n

Ao incorporar dados de atividade, o sistema Stevens tamb\u00e9m pode explicar as flutua\u00e7\u00f5es nos n\u00edveis de a\u00e7\u00facar no sangue causadas pelo exerc\u00edcio, aumentando ainda mais sua precis\u00e3o.\u00a0Vers\u00f5es futuras podem ser refinadas ainda mais incorporando dados de aplicativos de rastreamento menstrual, ferramentas de rastreamento do sono ou marcadores de estresse fisiol\u00f3gico.<\/p>\n\n\n\n

Por enquanto, por\u00e9m, o foco est\u00e1 no uso de conjuntos de dados maiores para desenvolver simula\u00e7\u00f5es mais precisas.\u00a0Os resultados publicados foram baseados em tr\u00eas dias de dados para cada participante.\u00a0Kleinberg agora est\u00e1 trabalhando para desenvolver algoritmos que melhoram com o tempo, crescendo mais rapidamente e com mais precis\u00e3o \u00e0 medida que aprendem sobre os h\u00e1bitos alimentares e respostas fisiol\u00f3gicas de seus usu\u00e1rios.<\/p>\n\n\n\n

O sistema tamb\u00e9m pode monitorar os efeitos de diferentes doses de insulina, notificando os usu\u00e1rios quando eles perdem uma dose ou ajudando a ajustar os n\u00edveis de dosagem.\u00a0“A falta de insulina nas refei\u00e7\u00f5es \u00e9 um grande problema”, disse Kleinberg.\u00a0“Se conseguirmos detectar o tamanho de uma refei\u00e7\u00e3o, podemos oferecer sugest\u00f5es sobre a quantidade de insulina necess\u00e1ria em resposta”.<\/p>\n\n\n\n

Com 629 milh\u00f5es de pessoas com probabilidade de serem diagnosticadas com diabetes at\u00e9 2050, espera-se que os sistemas de monitoramento cont\u00ednuo de glicose sejam cada vez mais amplamente utilizados nos pr\u00f3ximos anos.\u00a0Enquanto mais testes s\u00e3o necess\u00e1rios, Kleinberg espera disponibilizar livremente o sistema de sua equipe, permitindo que pacientes com diabetes atualizem o software de c\u00f3digo aberto que controla seu sistema cont\u00ednuo de monitor de glicose e bombas de insulina. <\/p>\n\n\n\n


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