Um estudo liderado pelo Google Research demonstrou que um algoritmo de aprendizado de máquina em um smartwatch pode detectar perda repentina de pulso com alta especificidade (99,99%) e sensibilidade moderada (67,23%). A pesquisa foi publicada na revista Nature.
O sistema, projetado para identificar paradas cardíacas fora do hospital (OHCA), pode automaticamente chamar serviços de emergência se um evento for detectado, mesmo sem a resposta do usuário.
A OHCA é uma causa importante de morte súbita, com taxas de sobrevivência altamente dependentes de intervenção imediata. No entanto, muitos casos não são testemunhados, dificultando a resposta rápida.
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Os pesquisadores treinaram o algoritmo usando fotopletismografia (PPG) e dados de movimento, testando-o em cenários clínicos e ambientes reais.
Mais detalhes do estudo
- O estudo incluiu 100 pacientes submetidos a desfibrilação para coleta de dados sobre ausência de pulso, além de 948 usuários para validar o algoritmo em situações cotidianas.
- O smartwatch identificou a ausência de pulso em 57 segundos, seguido por uma verificação do usuário antes de acionar o serviço de emergência.
- Apesar da alta especificidade, o sistema apresentou uma taxa de falsos positivos de uma chamada acidental a cada 21,67 anos-usuário. Em outras palavras, um usuário precisaria utilizar o sistema por mais de duas décadas, em média, para que uma chamada de emergência não intencional ocorresse.
O estudo do Google Research foi capaz de evidenciar que a tecnologia em dispositivos vestíveis possui grande potencial para melhorar a sobrevivência em eventos não testemunhados. Contudo, é necessário continuar refinando o algoritmo para reduzir ainda mais os falsos positivos e aumentar sua precisão em condições do mundo real.
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