À medida que a telemedicina se tornou mais popular, também surgiram dispositivos que permitem que as pessoas meçam seus sinais vitais em casa e transmitam os resultados por computador para seus médicos. No entanto, em muitos casos, obter leituras remotas precisas para pessoas de cor provou ser um desafio persistente.
Faça medições remotas da frequência cardíaca, por exemplo, que dependem de uma câmera que detecta mudanças sutis na cor do rosto de um paciente causadas por flutuações no fluxo de sangue sob a pele. Esses dispositivos, parte de uma classe emergente de tecnologias remotas, sempre têm problemas para ler as mudanças de cor em pessoas com tons de pele mais escuros, disse Acuta Kadambi, professor assistente de engenharia elétrica e de computação na Escola de Engenharia Samueli da UCLA.

Kadambi e sua equipe desenvolveram agora uma técnica de diagnóstico remoto que supera esse viés implícito contra a pele mais escura, ao mesmo tempo em que torna as leituras da frequência cardíaca mais precisas para pacientes em toda a gama de tons de pele. O segredo deles? Combinando as medições baseadas em luz de uma câmera com medições baseadas em rádio do radar.

Os pesquisadores apresentaram suas descobertas, publicadas recentemente na revista ACM Transactions on Graphics , na conferência SIGGRAPH 2022 em Vancouver, British Columbia. A conferência, realizada virtualmente e pessoalmente, é organizada anualmente por membros da Association for Computing Machinery.

O avanço pode levar a novas classes de dispositivos médicos de alto desempenho e tecnologias remotas mais precisas e equitativas, disseram os pesquisadores, permitindo que médicos e sistemas de saúde monitorem remotamente os pacientes com confiança, tanto em ambientes clínicos quanto nas casas dos pacientes.

"No quadro geral, este trabalho mostra que soluções de engenharia práticas e inovadoras podem abordar tendências persistentes em dispositivos médicos", disse Kadambi, que também é membro do California NanoSystems Institute da UCLA. "Mas isso primeiro requer um reconhecimento de que esse viés significa que a melhor tecnologia atual pode não ser a melhor para todos. Por meio de um design cuidadoso, podemos encontrar soluções equitativas com desempenho tão bom ou melhor".

A fusão de duas técnicas da equipe da UCLA mostra um caminho promissor para atingir esses objetivos, disse Kadambi, que também é professor assistente de ciência da computação e investigador principal da pesquisa. Como chefe do Visual Machines Group da UCLA, ele escreveu sobre diferentes tipos de vieses em dispositivos médicos e como corrigi-los.

Ao desenvolver sua nova tecnologia, os pesquisadores primeiro mostraram que o próprio dispositivo de sensoriamento remoto era a fonte do viés, demonstrando em seu artigo que níveis mais altos de melanina, pigmentos naturais da pele, interferem no que é conhecido como fotopletismografia, ou PPG , sinal que é usado nas medições de frequência cardíaca remotas atuais com base na câmera.

A sinalização PPG também é usada para medir a frequência cardíaca por meio de dispositivos como oxímetros de pulso, que prendem o dedo do paciente, bem como alguns produtos comerciais vestíveis e aplicativos com smartwatch. Esses dispositivos emitem luz na pele e detectam mudanças na quantidade de luz refletida de volta pelo sangue circulante logo abaixo da superfície. Essa luz refletida produz o sinal PPG, uma medida da frequência cardíaca do paciente.

Esforços anteriores para lidar com vieses de tom de pele em tais tecnologias geralmente procuraram corrigi-los por meio de programação adicional ou expandindo padrões básicos usando uma gama mais diversificada de tons de pele. Mas nenhuma dessas abordagens visa o problema real, disse Kadambi, que é a física do próprio dispositivo.

Os pesquisadores da UCLA, em vez disso, recorreram a outra tecnologia que pode fornecer uma estimativa da frequência cardíaca:o radar. A 77 gigahertz, o radar pode detectar mudanças sutis no deslocamento do tórax a partir dos batimentos cardíacos. E embora esse método supere o problema do viés do tom de pele, ele é menos confiável do que a sinalização PPG. No entanto, eles obtiveram sucesso combinando esses dois modos diferentes de detecção - câmera e radar - e refinando-os por meio do aprendizado de máquina para trabalhar em conjunto.

Em testes com 91 pessoas, os pesquisadores demonstraram que seu sistema de radar de câmera supera o PPG remoto baseado em câmera em precisão de medição e imparcialidade em uma ampla variedade de tons de pele.

“Os cuidados de saúde remotos multimodais têm o potencial de tornar os dispositivos mais justos não apenas em tons de pele, mas em um conjunto diversificado de atributos, como índice de massa corporal, gênero e várias condições de saúde”, disse Alexander Vilesov, estudante de graduação em engenharia elétrica e de computação da UCLA. e um co-autor principal do artigo. “A maioria desses aspectos não foi completamente explorada e parte de nossa pesquisa futura busca entender esses vieses”.

Os pesquisadores sugeriram que essas melhorias baseadas em justiça poderiam ser feitas em outros tipos de tecnologias, como sensores térmicos, acústicos, infravermelhos próximos e de polarização de luz.

“A pandemia do COVID-19 revelou que novas tecnologias são necessárias para permitir que médicos e equipes de atendimento monitorem remotamente seus pacientes”, disse o coautor do estudo, Dr. Laleh Jalilian, professor assistente clínico de anestesiologia e medicina perioperatória na UCLA Health. “Um foco importante desde o início de nossa colaboração foi o desenvolvimento de tecnologia médica que funcionasse de forma justa e com alta precisão em pacientes de diversos tons de pele, pois isso dará aos médicos a confiança de que podem tomar decisões médicas de alta qualidade”.

Os estudantes de pós-graduação em engenharia elétrica e de computação da UCLA Pradyumna Chari e Adnan Armouti também são co-autores principais do artigo. Outros autores do artigo, todos membros do Visual Machines Group, são estudantes de pós-graduação em engenharia elétrica e de computação da UCLA, Anirudh Bindiganavale Harish, Kimaya Kulkarni e Ananya Deoghare. + Explorar mais

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