{"id":28864,"date":"2022-08-10T21:51:44","date_gmt":"2022-08-11T00:51:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tiabeth.com.br\/?p=28864"},"modified":"2022-08-10T21:51:44","modified_gmt":"2022-08-11T00:51:44","slug":"inteligencia-artificial-preve-diabetes-tipo-2-precoce-usando-dados-de-eletrocardiograma","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tiabeth.com.br\/index.php\/2022\/08\/10\/inteligencia-artificial-preve-diabetes-tipo-2-precoce-usando-dados-de-eletrocardiograma\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial prev\u00ea diabetes tipo 2 precoce usando dados de eletrocardiograma"},"content":{"rendered":"<p><img loading=\"lazy\" class=\"aligncenter size-full wp-image-28865\" src=\"https:\/\/www.tiabeth.com.br\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/eletro.jpg\" alt=\"\" width=\"1000\" height=\"687\" srcset=\"https:\/\/www.tiabeth.com.br\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/eletro.jpg 1000w, https:\/\/www.tiabeth.com.br\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/eletro-300x206.jpg 300w, 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ap\u00f3s a corre\u00e7\u00e3o de poss\u00edveis fatores de confus\u00e3o, como idade, sexo e presen\u00e7a de outros dist\u00farbios metab\u00f3licos .<\/p>\n<p>O diabetes tipo 2 \u00e9 um grande problema de sa\u00fade que afeta muitos milh\u00f5es de pessoas em todo o mundo.\u00a0A detec\u00e7\u00e3o precoce \u00e9 fundamental, pois, se detectado cedo o suficiente, foi demonstrado que os sintomas a longo prazo podem ser retardados ou at\u00e9 prevenidos por tratamentos adequados ou mudan\u00e7as no estilo de vida.<\/p>\n<p>Escrevendo na revista <em><a href=\"http:\/\/dx.doi.org\/10.1136\/bmjinnov-2021-000759\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">BMJ Innovations<\/a><\/em>\u00a0, os pesquisadores comentam: \u201cO sistema cardiovascular \u00e9 um alvo precoce do processo diab\u00e9tico.\u00a0Mesmo na aus\u00eancia de uma doen\u00e7a card\u00edaca franca e disglicemia apreci\u00e1vel, continuam a haver perturba\u00e7\u00f5es no controle auton\u00f4mico da fun\u00e7\u00e3o card\u00edaca em pr\u00e9-diabetes e diabetes\u201d.<\/p>\n<p>Por esse motivo, eles investigaram se o batimento card\u00edaco anormal poderia ser um preditor vi\u00e1vel de diabetes tipo 2, mesmo que apenas no est\u00e1gio de pr\u00e9-diabetes.<\/p>\n<p>Os dados usados \u200b\u200bpara criar o algoritmo vieram do estudo Diabetes in Sindhi Families in Nagpur de uma popula\u00e7\u00e3o Sindi etnicamente end\u00f3gena da \u00cdndia central, que \u00e9 um alto risco de desenvolver diabetes tipo 2.<\/p>\n<p>O conjunto de dados incluiu dados cl\u00ednicos de 1.262 indiv\u00edduos e 10.461 batimentos card\u00edacos alinhados no tempo.\u00a0Este \u00faltimo envolveu uma grava\u00e7\u00e3o padr\u00e3o de ECG de 12 deriva\u00e7\u00f5es por 10 segundos para cada participante.\u00a0No grupo 30% tinham diabetes tipo 2 e 14% pr\u00e9-diabetes de acordo com os crit\u00e9rios da American Diabetes Association.\u00a0Outras comorbidades tamb\u00e9m foram comuns, como hipertens\u00e3o (51%), obesidade (40%) e dislipidemia (36%).<\/p>\n<p>O algoritmo DiaBeats foi capaz de prever diabetes tipo 2 e pr\u00e9-diabetes em um conjunto de testes independente com uma precis\u00e3o de 97% e uma precis\u00e3o de 97%.<\/p>\n<p>Os pesquisadores observam que a coorte Diabetes in Sindi tem um risco incomumente alto de diabetes em compara\u00e7\u00e3o com a popula\u00e7\u00e3o em geral e reconhecem que \u00e9 necess\u00e1ria uma valida\u00e7\u00e3o adicional.\u00a0Eles tamb\u00e9m observam que a precis\u00e3o do algoritmo foi menor em pessoas que tomam medicamentos para diabetes, press\u00e3o alta ou dislipidemia.<\/p>\n<p>\u201cEm teoria, nosso estudo fornece uma alternativa relativamente barata, n\u00e3o invasiva e precisa [para os m\u00e9todos diagn\u00f3sticos atuais] que pode ser usada como um guardi\u00e3o para detectar efetivamente diabetes e pr\u00e9-diabetes no in\u00edcio de seu curso\u201d, concluem.<\/p>\n<p>\u201cNo entanto, a ado\u00e7\u00e3o desse algoritmo na pr\u00e1tica de rotina precisar\u00e1 de valida\u00e7\u00e3o robusta em conjuntos de dados externos e independentes\u201d, alertam.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.insideprecisionmedicine.com\/topics\/patient-care\/diabetes\/machine-leaning-predicts-early-type-2-diabetes-using-electrocardiogram-data\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/www.insideprecisionmedicine.com\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Uma pesquisa liderada pela Lata Medical Research Foundation na \u00cdndia mostra que os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina podem ajudar a prever o in\u00edcio do diabetes tipo 2 usando dados de eletrocardiograma (ECG). 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