La diabetes es una enfermedad cada vez más prevalente y actualmente afecta a más de 500 millones de adultos en todo el mundo. Como actualmente no existe cura para la diabetes tipo 1 o tipo 2, los pacientes deben controlar periódicamente sus niveles de glucosa en sangre. Si bien los dispositivos de medición de BGL que se basan en dolorosos pinchazos en los dedos han sido el estándar de oro durante décadas, la tecnología moderna está abriendo lentamente la puerta a mejores alternativas.
Muchos investigadores han propuesto métodos no invasivos para monitorear los BGL utilizando dispositivos portátiles ampliamente disponibles, como los relojes inteligentes. Por ejemplo, al colocar LED y fotodetectores presentes en ciertos relojes inteligentes contra la piel, se pueden medir las señales de pulso de oxihemoglobina y hemoglobina para calcular un índice metabólico, a partir del cual se puede estimar el BGL. Sin embargo, debido al pequeño tamaño y la potencia limitada de los relojes inteligentes y dispositivos portátiles similares, la calidad de los datos de las señales medidas tiende a ser bastante baja. Además, dado que estos dispositivos se llevan en las extremidades, los movimientos cotidianos introducen errores de medición. Estos problemas limitan la precisión y la aplicabilidad clínica de dichos dispositivos portátiles para el control de la diabetes.
Hamamatsu Photonics KK, un equipo en Japón, está investigando activamente este problema, buscando soluciones efectivas. Un estudio reciente dirigido por el ingeniero de investigación y desarrollo Tomoya Nakazawa, publicado Revista de óptica biomédica (JBO), llevaron a cabo un análisis teórico en profundidad de las fuentes de error en un enfoque basado en índices metabólicos. Basándose en este análisis, aplicaron un nuevo índice de calidad de señal para filtrar datos de baja calidad como paso de preprocesamiento y así aumentar la precisión del BGL estimado.
“A medida que los relojes inteligentes se adoptan ampliamente en diferentes regiones y grupos de edad, y con el aumento de los casos de diabetes en todo el mundo, es esencial un método de mejora de la calidad de la señal que sea fácil de implementar y aplicar independientemente de las diferencias individuales e individuales para satisfacer la demanda global de relojes inteligentes. dispositivos invasivos de monitorización de glucosa”, comentó Nakazawa, explicando la motivación detrás de la investigación.
En primer lugar, los investigadores demostraron matemáticamente que la diferencia entre los dos tipos de retrasos de fase en las señales de pulso de oxihemoglobina y hemoglobina calculadas mediante diferentes métodos proporciona una buena medida del efecto del ruido. Luego consideraron dos fuentes principales de error de fase, a saber, un nivel de ruido de fondo y un error de estimación introducido por el muestreo a intervalos discretos. Después de formalizar estas fuentes de error, calcularon el efecto sobre el índice metabólico estimado.
El método de detección propuesto implica la estimación de fases y la implementación de umbrales para errores del índice metabólico. Los fragmentos de datos que exceden el umbral establecido se descartan y los valores faltantes se estiman utilizando otros medios en función de los datos restantes.
Para probar esta técnica, los investigadores llevaron a cabo un experimento a largo plazo en el que se utilizaron sensores de un reloj inteligente comercial para monitorear la BGL de una persona sana durante un “desafío verbal”. En cada una de las 30 pruebas realizadas durante cuatro meses, el sujeto ayunaba durante dos horas antes de consumir una comida rica en glucosa. Sus BGL se midieron utilizando relojes inteligentes y un sensor comercial de monitoreo continuo de glucosa, el último de los cuales se usó para capturar valores de referencia.
En particular, el preprocesamiento de datos con el método de detección propuesto conduce a un aumento significativo de la precisión. Utilizando la técnica de la cuadrícula de errores de Parkes para clasificar los errores de medición, un porcentaje significativamente mayor de puntos de datos terminó en la Zona A cuando se aplicó el análisis. Se refiere a valores clínicamente precisos que conducirán a decisiones de tratamiento correctas. “La adopción del proceso de detección mejoró la precisión de la estimación de BGL en nuestro prototipo basado en reloj inteligente”, comentó Nakazawa. “Nuestra técnica puede facilitar la integración de la monitorización continua y portátil de BGL en dispositivos como relojes inteligentes y anillos inteligentes, que normalmente tienen un ruido limitado. tamaño y calidad de la señal.,”, agregó, destacando las implicaciones del trabajo de investigación.
El equipo de investigación observó algunas de las limitaciones actuales de los relojes inteligentes que conducen a un rendimiento inferior en comparación con las técnicas basadas en cámaras de los teléfonos inteligentes. Si bien el método propuesto ciertamente puede ayudar a aumentar la eficiencia del primero, las mejoras de hardware en el fotodetector y el circuito amplificador pueden contribuir en gran medida a hacer de la electrónica portátil una opción más atractiva y clínicamente aceptable para monitorear los BGL.
Investigaciones adicionales en esta área ayudarán a brindar a los pacientes con diabetes herramientas poderosas para controlar mejor su afección y mejorar así su calidad de vida.