AHA: análise de imagens e vídeos por IA pode identificar hipertensão precoce e diabetes

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Revisado clinicamente por Carmen Pope, BPharm. Última atualização em 18 de novembro de 2024.

Por Lori Solomon HealthDay Reporter

SEGUNDA-FEIRA, 18 de novembro de 2024 – A análise de aprendizado de máquina de dados de fotos e vídeos demonstra uma maneira promissora de detectar hipertensão e diabetes precocemente de forma não invasiva, de acordo com um estudo apresentado nas Sessões Científicas da American Heart Association 2024, realizadas em 20 de novembro de 2024. 16 a 18 anos em Chicago.

Ryoko Uchida, da Universidade de Tóquio, e colegas desenvolveram um algoritmo de aprendizado de máquina para analisar o fluxo sanguíneo da pele e as características espectrais de fotos para avaliar de forma não invasiva a biometria. informações para monitoramento da saúde. A análise incluiu imagens de rostos e mãos de aproximadamente 200 participantes, bem como leituras de pressão arterial.

Os pesquisadores relataram que o algoritmo detectou hipertensão com 94,2% de alinhamento com as diretrizes da American Heart Association para hipertensão em estágio 1, com base nas características das ondas de pulso. Entre os 40% que tinham hipertensão precoce, as taxas de precisão foram de 86,2% para segmentos de dados de 30 segundos e de 80,9% para segmentos de 5 segundos. Ao aplicar o algoritmo a dados de vídeo, ele alcançou uma precisão de 75,3% na detecção de diabetes, utilizando padrões de fluxo sanguíneo como marcadores.

"Este método poderá algum dia permitir que as pessoas monitorem sua própria saúde em casa e poderá levar a detecção precoce e tratamento de hipertensão e diabetes em pessoas que evitam exames médicos e exames de sangue", disse Uchida em comunicado.

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Fonte: HealthDay

Postou : 2024-11-19 06:00

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