Los ingenieros de la Universidad de California en San Diego utilizaron tecnología comercial lista para usar y aprendizaje automático para predecir, por primera vez, la presión arterial de un individuo y proporcionar recomendaciones personalizadas para reducirla en función de estos datos.
Su trabajo obtuvo el título de Mejor trabajo en IEEE Healthcom 2018. Según el conocimiento de los investigadores, este es el primer trabajo que investiga la predicción diaria de la presión arterial y su relación con los datos de comportamiento de salud recopilados por los dispositivos portátiles.
Cuando los médicos les dicen a sus pacientes que hagan muchos cambios significativos en el estilo de vida: hacer más ejercicio, dormir mejor, reducir su consumo de sal, etc., puede ser abrumador y el cumplimiento no es muy alto, dijo Sujit Dey, coautordel artículo y Director del Centro de Comunicaciones Inalámbricas en la Escuela de Ingeniería Jacobs de la UC San Diego, donde es profesor en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática.
"¿Qué pasaría si pudiéramos identificar el comportamiento de salud que más impacta la presión sanguínea de un individuo y hacer que se concentren en ese objetivo?", Preguntó Dey.
Dey y el coautor Po-Han Chiang, un estudiante graduado en el Laboratorio de Diseño de Sistemas Móviles en el Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Escuela de Ingeniería Jacobs de la UC San Diego, recopilaron datos de sueño, ejercicio y presión arterial de ocho pacientes mayores de90 días usando un monitor de presión arterial inalámbrico FitBit Charge HR y Omron Evolv. Mediante el aprendizaje automático y estos datos de dispositivos portátiles existentes, desarrollaron un algoritmo para predecir la presión arterial de los usuarios y mostrar qué comportamientos de salud en particular la afectaban más.
Este estudio afirmó la importancia de los datos personalizados sobre la información generalizada. Si bien muchas bases de datos de salud agregan grandes cantidades de datos de pacientes en un modelo, considerando a todos los pacientes juntos para hacer sugerencias de salud, la información personalizada en este estudio fue más efectiva. Por ejemplo,La presión arterial de un sujeto fue la más afectada por la cantidad de minutos que estuvieron sedentarios durante todo el día. Cambiar ese factor tuvo un impacto significativo, reduciendo su presión arterial sistólica promedio en un 15.4 por ciento y su presión arterial diastólica en un 14.2 por ciento en una semana.otro tema, el momento en que se acostaron fue el factor más importante para reducir su presión arterial según sus datos históricos. Cuando este sujeto se fue a la cama un total de 58 minutos antes durante la semana anterior, experimentaron una caída de sangre sistólica del 3.6 por cientopresión y una disminución del 6.6 por ciento en su presión arterial diastólica promedio de la semana anterior.
"Esta investigación muestra que el uso de dispositivos inalámbricos portátiles y otros dispositivos para recopilar y analizar datos personales puede ayudar a los pacientes en transición de la atención reactiva a la continua", dijo Dey. "En lugar de decir 'Mi presión arterial es alta, por lo tanto, iré almédico para obtener medicamentos, 'darles a los pacientes y a los médicos acceso a este tipo de sistema puede permitirles controlar sus síntomas de forma continua ".
Dey y Chiang se han asociado recientemente con médicos en UC San Diego Health y están trabajando para probar su modelo predictivo en un tamaño de muestra más grande, proporcionar predicción con un día de anticipación y estudiar el efecto a largo plazo de los comportamientos de salud sobre la presión arterial.
Esta investigación se realizó como parte del programa de Salud Conectada del Centro de Comunicaciones Inalámbricas, respaldado por socios de la industria, incluidos Kaiser Permanente, UC San Diego Health, Samsung Digital Health y Teradata.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de California - San Diego . Original escrito por Katherine Connor. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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