A pesar de la amplia funcionalidad de los teléfonos inteligentes modernos, los fabricantes, por alguna razón, dieron todas las herramientas de seguimiento de la salud a los relojes inteligentes y las pulseras de fitness. Incluso aquellos que no producen nada más que teléfonos inteligentes por sí mismos, reconocen implícitamente que los dispositivos electrónicos portátiles tienen derecho al monopolio del seguimiento de la salud de los usuarios. La única empresa que decidió cambiar la práctica establecida fue Samsung. Comenzó a equipar sus teléfonos inteligentes con un monitor de frecuencia cardíaca, pero luego se olvidó de él de manera segura. Y, mientras tanto, fue posible desarrollar más el tema de la atención médica.
La cámara de los teléfonos inteligentes modernos se puede utilizar para determinar la diabetes mellitus. Los científicos de la Universidad de California en San Francisco llegaron a esta conclusión en el transcurso de múltiples pruebas. Su experimento mostró que un módulo fotográfico ordinario y un flash, no equipados con un kit de carrocería adicional, proporcionan el diagnóstico de esta enfermedad con una precisión del 80%. Este es un buen indicador, dado que todos los cálculos y procedimientos de diagnóstico no se llevan a cabo en el laboratorio, sino en casa.
Cómo definir la diabetes
El método propuesto por los científicos para la detección de la diabetes se basa en la fotopletismografía o, más simplemente, en la transmisión de tejidos mediante un emisor de luz para determinar las características del flujo sanguíneo. Se utiliza un flash como emisor y una matriz de cámara como escáner. Así, por ejemplo, se determina el nivel de oxígeno en sangre. Pero si en el caso de la saturación de oxígeno en sangre, se estima el contenido de hemoglobina (la sangre oxigenada es más oscura que la sangre no saturada), al diagnosticar la diabetes, los sensores evaluarán el grado de daño vascular causado por la diabetes.
Para que los teléfonos inteligentes aprendan a reconocer el daño vascular, los científicos tuvieron que probar a más de 50.000 sujetos experimentales que padecían diabetes. En total, tomaron 2,6 millones de mediciones y luego proporcionaron los datos obtenidos a la red neuronal, que comenzó a autoaprenderse sobre su base. A partir de los resultados del autoaprendizaje, los algoritmos aprendieron a detectar la enfermedad con la suficiente eficacia como para que la técnica pudiera utilizarse en la vida cotidiana. De hecho, a pesar de que es inferior a los métodos invasivos en precisión, los supera muchas veces en indoloro y comodidad.
Determina la diabetes sin pinchazos.
La diabetes puede ser asintomática durante mucho tiempo, lo que dificulta su diagnóstico en las primeras etapas de la enfermedad. Existe una clara falta de herramientas de detección de diabetes no invasivas y ampliamente utilizadas en la industria actual, lo que nos impulsó a desarrollar esta metodología. Hemos aprendido de nuestra propia experiencia que la eficacia de nuestro método de diagnóstico es comparable a otras pruebas ampliamente utilizadas, como la mamografía para el cáncer de mama y la citología cervical para el cáncer de cuello uterino, explicó Jeffrey Algin, coautor del estudio.
A pesar de que el método para diagnosticar la diabetes, desarrollado por científicos de la Universidad de California en San Francisco, parece bastante simple y eficaz, es poco probable que se aplique en un futuro próximo. Primero, debe someterse a ensayos clínicos y luego recibir la aprobación de las autoridades reguladoras. Después de todo, este es un procedimiento de diagnóstico que salva vidas. Después de todo, si la técnica no es lo suficientemente efectiva, puede engañar al paciente con un resultado falso y solo empeorarlo.
