Tecnologia desenvolvida por investigadores japoneses analisa alterações no fluxo sanguíneo através de imagens da face e alcançou até 95% de precisão na identificação da hipertensão

Uma tecnologia baseada em inteligência artificial pode abrir um novo caminho para o rastreamento de hipertensão e diabetes. A ferramenta analisa um simples vídeo do rosto e consegue identificar sinais associados às duas doenças sem necessidade de contato físico, coleta de sangue ou utilização de equipamentos tradicionais de medição.

Os resultados da pesquisa serão apresentados no Congresso da Sociedade Europeia de Cardiologia, realizado entre os dias 28 e 31 de agosto, na Alemanha. A proposta é ampliar as possibilidades de triagem, principalmente entre pessoas que convivem com essas condições sem saber.

Atualmente, a identificação de hipertensão e diabetes costuma depender de consultas presenciais, exames específicos ou equipamentos de medição. Essa necessidade pode dificultar o acesso ao diagnóstico, especialmente entre pessoas que não realizam acompanhamento médico regularmente.

O estudo foi conduzido por pesquisadores da Universidade de Tóquio e do Instituto de Ciências de Tóquio, no Japão, e contou com a participação de 215 pessoas, incluindo pacientes previamente diagnosticados e voluntários considerados saudáveis.

Durante os testes, os participantes tiveram o rosto e as palmas das mãos filmados durante poucos segundos. Para isso, os pesquisadores utilizaram uma câmera capaz de registrar pequenas variações de luz relacionadas à circulação sanguínea.

Em seguida, um algoritmo de inteligência artificial analisou as gravações para obter diferentes informações sobre o funcionamento do organismo. Entre os dados avaliados estavam a onda de pulso, o fluxo de sangue na pele e pequenas alterações de coloração captadas pelas imagens.

Os resultados obtidos pela ferramenta foram comparados com exames convencionais para avaliar a capacidade do sistema de reconhecer sinais das doenças.

Alta precisão em vídeos curtos

No rastreamento da hipertensão, o desempenho chamou atenção. A tecnologia conseguiu identificar a condição com precisão de 95% utilizando vídeos com duração de 30 segundos.

Mesmo quando o tempo de gravação foi reduzido significativamente, os resultados permaneceram elevados. Em vídeos de apenas cinco segundos, a precisão ficou em aproximadamente 90%.

O desempenho também foi considerado promissor na identificação do diabetes. Por meio da análise do fluxo sanguíneo facial, o sistema atingiu precisão de 88,2% nas gravações mais longas.

Quando foram utilizados vídeos curtos, a taxa chegou a 81,2%.

Outro resultado observado durante a pesquisa foi a capacidade do algoritmo de estimar a pressão arterial exclusivamente a partir das imagens. Dessa forma, a tecnologia conseguiu obter informações relacionadas à pressão sem recorrer aos aparelhos tradicionalmente utilizados para realizar a medição.

Rastreamento pode se tornar mais acessível

A expectativa dos pesquisadores é que, no futuro, tecnologias desse tipo permitam realizar triagens em ambientes cotidianos de maneira rápida e sem procedimentos invasivos.

A possibilidade de analisar informações cardiovasculares e metabólicas por meio de uma câmera poderia facilitar o rastreamento de pessoas que apresentam fatores de risco, mas ainda desconhecem a existência da doença.

A proposta ganha relevância principalmente porque hipertensão e diabetes podem permanecer por períodos prolongados sem diagnóstico. Ao reduzir a necessidade de equipamentos específicos para uma avaliação inicial, ferramentas baseadas em inteligência artificial podem ampliar o alcance das estratégias de rastreamento.

Os resultados apresentados até agora demonstram o potencial da tecnologia como instrumento de triagem. O avanço das pesquisas poderá determinar como esse tipo de análise poderá ser incorporado futuramente às estratégias de identificação precoce de hipertensão e diabetes.