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SAÚDE

MONITORIZAÇÃO CONTÍNUA DA
A diabetes é uma condição crónica que afecta milhões de pes- res e fornecer recomendações personalizadas para a gestão
GLICÉMIA E A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

soas em todo o mundo. A gestão eficaz da diabetes requer
da glicémia. Por exemplo, um algoritmo de IA pode sugerir
monitorização constante dos níveis de glicose no sangue,
ajustes na dieta ou no regime de exercício com base nos pa-
drões de glicose do utilizador.
uma tarefa que pode ser desafiante e, por vezes, exaustiva.
No entanto, com os avanços na tecnologia, especialmente
3. Integração com Dispositivos de Insulina
na inteligência artificial (IA), a monitorização contínua da gli-
Os sistemas de MCG podem ser integrados com bombas
cémia tornou-se mais acessível e precisa, oferecendo novas
de insulina e outros dispositivos de administração de insuli-
esperanças para os diabéticos.
A Importância da Monitorização Contínua da Glicémia
utilizam algoritmos de IA para ajustar automaticamente a
A monitorização contínua da glicémia (MCG) é um método
administração de insulina com base nos níveis de glicose em
que permite aos diabéticos medir os seus níveis de glicose no na para criar sistemas de “pâncreas artificial”. Estes sistemas
tempo real. Isto pode reduzir a carga de gestão da diabetes e
sangue em tempo real, ao longo do dia e da noite. Este méto- melhorar o controlo glicémico.
do utiliza sensores que são inseridos sob a pele e que medem Possibilidades Futuristas
os níveis de glicose no fluido intersticial. Os dados são então
transmitidos para um dispositivo de monitorização, como um Embora muitas das aplicações da IA na monitorização da gli-
smartphone ou um relógio inteligente. cémia já estejam em uso, há várias possibilidades futuristas
que podem revolucionar ainda mais a gestão da diabetes:
A MCG oferece várias vantagens em relação aos métodos
tradicionais de monitorização da glicémia, como os testes de 1. Sensores Não Invasivos
picada no dedo. Em primeiro lugar, a MCG fornece uma ima- Atualmente, a maioria dos sistemas de MCG requer a inser-
gem mais completa dos níveis de glicose ao longo do tempo, ção de um sensor sob a pele, o que pode ser desconfortável
permitindo aos diabéticos identificar padrões e tendências para alguns utilizadores. No futuro, poderemos ver o desen-
que podem não ser evidentes com medições esporádicas. volvimento de sensores não invasivos que podem medir os
Em segundo lugar, a MCG pode alertar os utilizadores sobre níveis de glicose através da pele ou do suor. Estes sensores
níveis de glicose perigosamente altos ou baixos, permitindo poderiam ser integrados em dispositivos de uso diário, como
uma intervenção rápida e evitando complicações graves. relógios inteligentes ou pulseiras.
O Papel da Inteligência Artificial na Monitorização da Gli- 2. Monitorização Contínua de Outros Biomarcadores
cémia Além da glicose, a IA pode ser utilizada para monitorizar ou-
A inteligência artificial tem o potencial de transformar a mo- tros biomarcadores que são importantes para a gestão da
nitorização contínua da glicémia, tornando-a mais precisa, diabetes, como os níveis de insulina, cetonas e hormonas do
personalizada e proactiva. Aqui estão algumas maneiras pe- stress. Isto poderia fornecer uma imagem mais completa da
las quais a IA está a ser utilizada para melhorar a gestão da saúde do diabético e permitir uma gestão mais holística da
diabetes: condição.
Eng. José Medeiros 1. Previsão de Níveis de Glicose 3. Assistentes Virtuais de Saúde
de Almeida Os algoritmos de IA podem analisar os dados de glicose em Os assistentes virtuais de saúde, alimentados por IA, pode-
tempo real e prever os níveis futuros de glicose com base em riam fornecer suporte contínuo aos diabéticos, respondendo
Microsoft Senior Technical Engineer e
sócio da www.girohc.pt padrões históricos. Isto permite aos diabéticos antecipar e a perguntas, fornecendo lembretes de medicação e ofere-
prevenir episódios de hipoglicemia (níveis baixos de glicose) cendo conselhos personalizados. Estes assistentes poderiam
ou hiperglicemia (níveis altos de glicose) antes que ocorram. ser integrados em dispositivos de uso diário e estariam dispo-
Por exemplo, se o algoritmo prever que os níveis de glicose níveis 24 horas por dia, 7 dias por semana.
vão cair durante a noite, o utilizador pode ajustar a sua dose 4. Análise de Dados em Larga Escala
de insulina ou consumir uma ceia antes de dormir.
Com a crescente quantidade de dados de saúde disponíveis,
2. Personalização do Tratamento a IA pode ser utilizada para analisar dados em larga escala e
Cada diabético é único, e os seus níveis de glicose podem identificar novas tendências e padrões na gestão da diabetes.
ser influenciados por uma variedade de fatores, como dieta, Isto poderia levar ao desenvolvimento de novas terapias e in-
exercício, stress e medicação. A IA pode analisar estes facto- tervenções que são mais eficazes e personalizadas.
Continua

76 NOVEMBRO · 2024 #SIMatuaREVISTA