Detecção de batimentos cardíacos em sinais de smartwatch ganha prêmio de melhor artigo em Medição Fisiológica – Physics World

Um estudo sobre algoritmos de fotopletismografia (PPG) rendeu aos seus autores o prêmio Martin Black, concedido ao melhor artigo publicado em Medição Fisiológica durante o ano anterior.

PPG é uma técnica óptica comumente empregada em smartwatches, rastreadores de fitness e oxímetros de pulso para monitorar parâmetros fisiológicos. Um passo fundamental na análise do sinal PPG, uma medida do pulso, é a detecção de batimentos cardíacos individuais no sinal. Em sua investigação premiada, Pedro Charlton da Universidade de Cambridge e colaboradores avaliaram o desempenho dos diferentes algoritmos usados ​​para detectar batimentos cardíacos em sinais PPG.

O papel, Detecção de batimentos no fotopletismograma: benchmarking de algoritmos de código aberto, descreve uma estrutura para testar algoritmos de detecção de batidas PPG. Os pesquisadores usaram essa abordagem para avaliar 15 algoritmos de código aberto em relação a batimentos de referência de sinais de eletrocardiograma em oito conjuntos de dados disponíveis gratuitamente. Eles também investigaram como o desempenho do algoritmo é afetado pela demografia do paciente e durante arritmias (ritmos cardíacos anormais, como fibrilação atrial).

“Eu estava interessado em entender a melhor forma de detectar os batimentos cardíacos no PPG e entender até que ponto eles poderiam ser detectados em diferentes ambientes, como durante o exercício e em bebês”, diz Charlton.

A equipa descobriu que a maioria dos detectores de batimentos funcionavam bem na ausência de movimento, embora o seu desempenho fosse pior durante o exercício, em recém-nascidos (que têm frequências cardíacas mais elevadas do que os adultos) e durante a fibrilhação auricular. Em particular, os resultados identificaram dois algoritmos de código aberto com melhor desempenho em vários casos de uso. Charlton sugere que o uso de algoritmos de código aberto pela equipe pode ser a chave para o sucesso do estudo, já que as pessoas podem facilmente empregar os algoritmos de detecção de batida recomendados simplesmente baixando-os e visualizando o código-fonte.

O estudo deve ser valioso para pesquisadores acadêmicos que precisam garantir que suas análises de sinais PPG sejam precisas, além de permitir que os projetistas de dispositivos selecionem o algoritmo mais apropriado para uso em um dispositivo. Charlton diz que as descobertas também serão úteis para os médicos. “Esperamos que o uso dos algoritmos de melhor desempenho resulte em análises mais precisas – como avaliação do ritmo cardíaco e detecção de arritmias do PPG”, explica. “Em última análise, será útil para os pacientes, pois as medições tiradas deles serão mais precisas, levando a uma tomada de decisão clínica mais bem informada.”

Charlton e colegas estão atualmente conduzindo o Estudo sobre wearables MAIS SEGUROS investigar o desempenho e a aceitabilidade de dispositivos vestíveis para detecção de fibrilação atrial, a arritmia mais comum. A fibrilação atrial aumenta o risco de acidente vascular cerebral e muitas vezes não é reconhecida porque pode ocorrer sem sintomas. Uma vez diagnosticado, no entanto, existem intervenções bem estabelecidas para reduzir o risco de acidente vascular cerebral.

“A detecção de fibrilação atrial é uma das aplicações mais promissoras dos dispositivos baseados em PPG”, diz Charlton. “Neste estudo, estamos avaliando se os dispositivos baseados em PPG funcionam bem o suficiente para serem usados ​​no rastreamento de fibrilação atrial na população em geral. Se assim for, isto poderia ajudar a melhorar a detecção da fibrilação atrial e, em última análise, contribuir para a prevenção de acidentes vasculares cerebrais.”

A ciência e os cientistas de Não olhe para cima, a técnica óptica de baixo custo está melhorando os cuidados de saúde

Charlton conta Mundo da física que ele ficou satisfeito em receber o prêmio Martin Black, pois isso indica que a pesquisa da equipe é útil. Ele ressalta que a detecção de batimentos tem recebido menos atenção do que outros algoritmos, como aqueles usados ​​para estimar a pressão arterial do PPG. “Acho que a comunidade provavelmente valorizou particularmente uma avaliação desse tipo de algoritmo, já que se sabia comparativamente menos sobre seu desempenho do que outros tipos de algoritmos.”

“Agradeço a contribuição dos membros da equipe e daqueles que originalmente desenvolveram os algoritmos, sem os quais este trabalho não seria possível”, acrescenta. “Estou interessado em explorar por que recebemos este prêmio, porque entender isso pode nos ajudar a compreender as áreas mais valiosas nas quais poderíamos trabalhar no futuro.”

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• Fonte: https://physicsworld.com/a/heartbeat-detection-in-smartwatch-signals-wins-physiological-measurement-best-paper-award/