A gestão eficaz da diabetes requer monitorização constante dos níveis de glicose no sangue, uma tarefa que pode ser desafiante e, por vezes, exaustiva. No entanto, com os avanços na tecnologia, especialmente na inteligência artificial, a monitorização contínua da glicémia tornou-se mais acessível e precisa, oferecendo novas esperanças para os diabéticos.

Artigo da responsabilidade do Eng. José Medeiros de Almeida. Microsoft  Senior Technical Engineer. Sócio da  girohc.pt

 

A monitorização contínua da glicémia (MCG) é um método que permite aos diabéticos medir os seus níveis de glicose no sangue em tempo real, ao longo do dia e da noite. Este método utiliza sensores que são inseridos sob a pele e que medem os níveis de glicose no fluido intersticial. Os dados são, então, transmitidos para um dispositivo de monitorização, como um smartphone ou um relógio inteligente.

A MCG oferece várias vantagens em relação aos métodos tradicionais de monitorização da glicémia, como os testes de picada no dedo. Em primeiro lugar, a MCG fornece uma imagem mais completa dos níveis de glicose ao longo do tempo, permitindo aos diabéticos identificar padrões e tendências que podem não ser evidentes com medições esporádicas. Em segundo lugar, a MCG pode alertar os utilizadores sobre níveis de glicose perigosamente altos ou baixos, permitindo uma intervenção rápida e evitando complicações graves.

PAPEL DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

A inteligência artificial (IA) tem o potencial de transformar a monitorização contínua da glicémia, tornando-a mais precisa, personalizada e proativa. Seguem-se alguns exemplos de como a IA está a ser utilizada para melhorar a gestão da diabetes.

  • Previsão de níveis de glicose – Os algoritmos de IA podem analisar os dados de glicose em tempo real e prever os níveis futuros com base em padrões históricos. Isto permite aos diabéticos antecipar e prevenir episódios de hipoglicemia (níveis baixos de glicose) ou hiperglicemia (níveis altos de glicose) antes que ocorram. Por exemplo, se o algoritmo prever que os níveis de glicose vão cair durante a noite, o utilizador pode ajustar a sua dose de insulina ou consumir uma ceia antes de dormir.
  • Personalização do tratamento – Cada diabético é único e os seus níveis de glicose podem ser influenciados por uma variedade de fatores, como dieta, exercício, stress e medicação. A IA pode analisar estes fatores e fornecer recomendações personalizadas para a gestão da glicémia. Por exemplo, um algoritmo de IA pode sugerir ajustes na dieta ou no regime de exercício com base nos padrões de glicose do utilizador.
  • Integração com dispositivos de insulina – Os sistemas de MCG podem ser integrados com bombas de insulina e outros dispositivos de administração de insulina, para criar sistemas de “pâncreas artificial”. Estes sistemas utilizam algoritmos de IA para ajustar automaticamente a administração de insulina com base nos níveis de glicose em tempo real. Isto pode reduzir a carga de gestão da diabetes e melhorar o controlo glicémico.

POSSIBILIDADES FUTURISTAS

Embora muitas das aplicações da IA na monitorização da glicémia já estejam em uso, há várias possibilidades futuristas que podem revolucionar ainda mais a gestão da diabetes. Vejamos:

  • Sensores não invasivos

Atualmente, a maioria dos sistemas de MCG requer a inserção de um sensor sob a pele, o que pode ser desconfortável para alguns utilizadores. No futuro, poderemos ver o desenvolvimento de sensores não invasivos que podem medir os níveis de glicose através da pele ou do suor. Estes sensores poderiam ser integrados em dispositivos de uso diário, como relógios inteligentes ou pulseiras.

  • Monitorização contínua de outros biomarcadores

Além da glicose, a IA pode ser utilizada para monitorizar outros biomarcadores que são importantes para a gestão da diabetes, como os níveis de insulina, cetonas e hormonas do stress. Isto poderia fornecer uma imagem mais completa da saúde do diabético e permitir uma gestão mais holística da condição.

  • Assistentes virtuais de saúde

Os assistentes virtuais de saúde, alimentados por IA, poderiam fornecer suporte contínuo aos diabéticos, respondendo a perguntas, fornecendo lembretes de medicação e oferecendo conselhos personalizados. Estes assistentes poderiam ser integrados em dispositivos de uso diário e estariam disponíveis 24 horas por dia, 7 dias por semana.

  • Análise de dados em larga escala

Com a crescente quantidade de dados de saúde disponíveis, a IA pode ser utilizada para analisar dados em larga escala e identificar novas tendências e padrões na gestão da diabetes. Isto poderia levar ao desenvolvimento de novas terapias e intervenções que são mais eficazes e personalizadas.

Leia o artigo completo na edição de dezembro 2024 (nº 355)

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