Os smartphones, com o atual hardware, podem ser usados para detetar no seu portador a fibrilhação auricular, de acordo com investigação apresentada no congresso da Sociedade de Europeia de Cardiologia de 2016.
Uma aplicação (app) utiliza o acelerómetro e o giroscópio do equipamento para verificar se o portador tem fibrilação auricular. Esta app para smartphones tem a característica de ser de baixo custo.
“A fibrilhação auricular é uma condição médica perigosa que está presente em 2% da população mundial, e é responsável, em cada ano, por cerca de 7 milhões de episódios de desordens rítmicas do coração”, indica Tero Koivisto, investigador do Centro de Investigação de Tecnologia da Universidade de Turku, na Finlândia.
O investigador, que é o autor principal do estudo, indica ainda que “na União Europeia só este distúrbio de ritmo cardíaco custa, por ano, cerca de 893 milhões de euros”.
Cerca de 70% dos acidentes vasculares cerebrais, devido a fibrilhação auricular, podem ser evitados com medicação preventiva. No entanto, a fibrilhação auricular ocorre, muitas vezes, aleatoriamente, pelo que é de difícil deteção numa visita ao médico.
Para a deteção da fibrilhação auricular podem ser usados os eletrocardiogramas (ECG), que são dispositivos relativamente grandes e caros para os pacientes poderem usar em casa e para monitorizarem o coração ao longo do tempo. Estes equipamentos exigem, na utilização, um conjunto de cabos de difícil manuseamento, e por outro lado a utilização frequente de elétrodos junta à pele, que pode conduzir a irritações da mesma.
Devido às limitações na utilização dos ECG, para triagens de fibrilhação auricular, em larga escala, nas populações ou em grupos etários de maior risco, como é o caso das pessoas com 60 ou mais anos de idade, os investigadores testaram a capacidade dos smartphones na deteção da fibrilhação auricular sem qualquer hardware adicional. O estudo incluiu 16 pacientes do Turku Heart Centre, da Universidade de Turku, com fibrilação auricular, e 20 pessoas saudáveis como grupo de controlo, para validar o algoritmo desenvolvido.
Para detetar a fibrilhação auricular, o smartphone foi colocado sobre o tórax do paciente e foram registados os dados do acelerómetro e do giroscópio. Os pacientes foram orientados para se deitarem numa posição prona ou supina durante as medições.
Tero Koivisto refere: “Usamos o acelerómetro e giroscópio do smartphone para adquirir um sinal do coração do paciente. É feita uma medição e os dados adquiridos são gravados e pré-processados por meio de métodos de processamento de sinal”.
O investigador acrescentou que “a seguir são usados métodos de autocorreção e entropia espectral e, por fim, é usado um algoritmo de aprendizagem ‘de máquina’ para determinar se o paciente sofre de fibrilação auricular”.
Com o recurso a esta tecnologia, os investigadores detetaram a fibrilhação auricular nos pacientes, com uma sensibilidade e especificidade superior a 95%.
“Medimos o movimento real do coração através dos acelerómetros e dos giroscópios que estão instalados nos smartphones atuais”, refere Tero Koivisto, e acrescenta que não foi usado “nenhum hardware adicional. Bastou apenas instalar um aplicativo (app) com o algoritmo que desenvolvemos”.
“Se as pessoas sentirem que alguma coisa não está a correr bem e quiserem verificar o seu estado cardíaco, apenas têm de se deitar e colocar o smartphone sobre o peito, este faz uma medição do acelerómetro e do giroscópio, e em seguida é usado o aplicativo para analisar o resultado. O resultado no smartphone é dado por um resposta de sim ou não, ou seja, indica-lhe se tem ou não tem fibrilhação auricular”, esclarece o investigador.
Tero Koivisto conclui: “Esta é uma maneira de baixo custo, não invasiva, para detetar a fibrilhação auricular que as pessoas podem fazer a si próprias sem qualquer ajuda de pessoal médico”.
O investigador acrescenta ainda que “dada a utilização generalizada de smartphones, estes possuem o potencial de seres usados pelas populações em todo o mundo, o que pode levar no futuro à criação de um serviço em nuvem para armazenar de forma segura os resultados de cada utilização e analisar grandes volumes de dados”.
