Um estudo recente realizado por pesquisadores da Universidade Duke (Carolina do Norte, EUA) mostrou que a combinação entre dados coletados por um wearable (como o Apple Watch) e técnicas de machine learning podem ajudar a prever os níveis de dor em pessoas com doença falciforme (sickle cell disease).
Causada por uma alteração genética das células vermelhas do sangue, essa doença — sendo a mais comum, a anemia falciforme — é associada a complicações graves, como anemia crônica, derrame e, principalmente, crises vaso-oclusivas (CVOs) — que são a principal causa de hospitalização de pacientes devido à sua grande imprevisibilidade e dificuldade de tratamento.
Objetivando determinar a viabilidade de usar o Apple Watch para prever o nível de dor de portadores da doença, os pesquisadores cederam o relógio a pacientes que deram entrada no hospital da universidade devido a episódios de CVOs. Usados durante a visita, o dispositivo ajudou a coletar dados como nível e variabilidade da frequência cardíaca e calorias — conforme detalhou o MyHealthyApple.
Ao mesmo tempo, pesquisadores coletaram os níveis de dor e os sinais vitais dos pacientes do prontuário eletrônico para realizar o cruzamento dos dados, que foram analisados usando três modelos de machine learning (regressão logística multinomial, gradient boosting e random forest) e dois modelos nulos.
Com ambos os modelos superando os nulos — inclusive, com o de random forest atingindo 84,5% de precisão —, chegou-se à conclusão de que é possível usar dados coletados de um dispositivo não invasivo, como o Apple Watch, para prever os níveis de dor durante as CVOs.
Trata-se de um método inovador e de baixo custo que tem potencial para beneficiar tanto médicos quanto pessoas que sofrem com doença falciforme, já que seria útil para evitar possíveis futuras hospitalizações por crises vaso-oclusivas.
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via 9to5Mac
