Um estudo realizado com cerca de 100 mil pessoas adultas, conduzido por pesquisadores da Universidade de Illinois Urbana-Champaign (UIUC) nos Estados Unidos, mostrou que dados coletados através do smartphone em uma caminhada curta – como uma ida à padaria, por exemplo – são capazes de avaliar o seu risco de morrer nos anos seguintes.
Estudos com grandes populações provam que a intensidade está diretamente ligada ao tempo de sobrevida, ou seja, pessoas engajadas em atividades entre moderadas a vigorosas têm menos risco de morrer do que aquelas com vida sedentária.
O grande problema desses estudos até agora é que, mesmo sendo representativos, dependem de dados fornecidos por autorrelatos ou medidos por sensores de movimento colocados em dispositivos vestíveis, como relógios fitness. Dessa forma, limitam-se a populações recrutadas para determinado fim, e não daqueles presentes no dia a dia das comunidades.
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Construindo um preditor simples e confiável
Para que a medição populacional pudesse estar disponível em tempo real nos sistemas de saúde do mundo, o ideal seria que os dispositivos de medição já estivessem amplamente implantados e aceitos pelo público. Mas, embora cerca de 97% da população americana possua celular, não há como garantir que essas pessoas andem o tempo todo com seus dispositivos.
Na busca de um preditor alternativo eficazmente medido em smartphones comuns, os autores analisaram dados de 100.655 participantes do estudo nacional UK Biobank, que monitora a saúde de adultos de meia-idade e idosos no Reino Unido. Durante uma semana, os participantes usaram sensores de movimento em seus pulsos. Nos cinco anos seguintes, 2% dessas pessoas morreram.
Usando um modelo de aprendizado de máquinas, os pesquisadores processaram os dados de sensor de movimento e morte em cerca de um décimo dos participantes. O resultado foi um algoritmo capaz de avaliar o risco de mortalidade em cinco anos usando aceleração de caminhadas de apenas seis minutos.
ARTIGO - PLoS Digital Health - DOI: 10.1371/journal.pdig.0000045.
Fontes
