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Smartwatches: Um Salva-Vidas para Jovens Atletas

Smartwatches oferecem uma nova maneira de checar problemas cardíacos em atletas jovens.

Evan Xiang, Thomas Wang, Vivan Poddar

― 6 min ler


Tela de Smartwatch para Tela de Smartwatch para Segurança do Coração exames cardíacos para atletas jovens. Relógios inteligentes revolucionam os
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A Parada Cardíaca Súbita (PCS) é um grande problema, especialmente entre jovens atletas. É como apertar o botão de pausa no seu coração sem aviso. Todo ano, cerca de 1 em 16.000 jovens atletas e 1 em 5.200 atletas de elite enfrentam essa situação assustadora. Embora algumas causas da PCS sejam conhecidas, descobrir quem está em risco antes de pisar no campo pode ser complicado.

O que causa a Parada Cardíaca Súbita?

A PCS pode acontecer por vários motivos. Nos EUA, um dos maiores vilões é uma condição chamada cardiomiopatia hipertrófica (CH), que faz o músculo do coração ficar muito grosso. Enquanto isso, na Europa, a cardiomiopatia arritmogênica do ventrículo direito (CAVD) é uma causa comum. Outras condições como doença arterial coronariana, Síndrome do QT Longo e miocardite também podem fazer o coração agir de forma estranha.

O método atual para rastrear esses riscos cardíacos é um questionário de 14 perguntas. No entanto, ele tem um histórico péssimo, pegando apenas 18,8% dos problemas reais e dando falsos alarmes cerca de 32% das vezes. Não é muito legal para algo tão sério quanto uma condição cardíaca! Como resultado, muitos especialistas têm pedido opções melhores.

ECGs: O Padrão Ouro

O Comitê Olímpico Internacional defende o uso de um eletrocardiograma (ECG) de 12 derivações como a melhor ferramenta para triagem. É uma máquina sofisticada que pode registrar a atividade elétrica do coração. Muitas áreas na Itália e na Suíça viram uma queda enorme nos casos de PCS usando ECGs de 12 derivações. Mas isso não significa que podemos instalar um em cada ginásio de escola.

Por quê? Porque a alta taxa de falsos positivos (FPR) de 7% torna difícil justificar os custos associados a acompanhamentos. Custa muito dinheiro e tempo verificar cada falso alarme! Além disso, muitos lugares não têm profissionais médicos qualificados suficientes para usar os ECGs de forma eficaz.

A Solução do Relógio Inteligente

Entra em cena o relógio inteligente! Esses gadgets têm mais truques na manga do que apenas contar passos. Foi desenvolvido um método para usar um relógio inteligente para coletar dados de ECG de 4 derivações e depois melhorar isso para o formato de 12 derivações que conhecemos e amamos. O Apple Watch Series 7 é a estrela desse show.

Em vez de passar pelo trabalho de instalar múltiplas derivações, o relógio inteligente pode ser usado para fazer ECGs de forma rápida e fácil. O relógio age como um mini doutor no seu pulso, medindo a atividade elétrica do coração. Com essa nova técnica, é possível identificar problemas cardíacos de forma eficiente, ajudando a manter os jovens atletas seguros.

Como Funciona

O processo começa coletando dados de ECG de 4 derivações usando o relógio inteligente. As informações dessas derivações são então processadas e transformadas em um ECG de 12 derivações mais completo. O sistema usa uma técnica sofisticada chamada regressão de decomposição para prever as derivações faltantes.

Mas espera, tem mais! Também existe um modelo de aprendizado profundo chamado Sistema de Codificador Automático Transformer (TAES) que faz o trabalho pesado quando se trata de classificar os dados do ECG. Ele procura padrões e características que ajudam a dizer se o coração está saudável ou se algo está errado.

Testando a Água

Para garantir que esse método do relógio inteligente funcione, um estudo foi realizado com 30 participantes. Eles testaram o relógio inteligente contra ECGs tradicionais de 12 derivações e descobriram que ambos os métodos produziram resultados semelhantes. Isso é promissor, já que significa que podemos usar nosso amigável relógio inteligente para ajudar a manter as crianças seguras enquanto praticam esportes.

Testes adicionais com um grupo de 20 indivíduos mostraram que o novo sistema não identificou ninguém incorretamente. Ele conseguiu encontrar aqueles em risco sem esforço—uma vitória absoluta para todos envolvidos!

Os Números por Trás da Tecnologia

A pesquisa descobriu que o TAES teve uma Sensibilidade impressionante de 95,3% e uma Especificidade de 99,1%. Em comparação, médicos humanos estavam apenas com 94% de sensibilidade e 93% de especificidade. Então, parece que nosso confiável relógio inteligente superou até alguns profissionais médicos treinados. Nada mal!

Fazendo Acontecer

Tudo soa ótimo até agora, mas como fazemos isso acontecer? O protocolo é projetado para coletar os dados do ECG e depois usar algoritmos inteligentes para melhorar e categorizar as informações. Com a simplicidade do relógio inteligente, é como dar uma checagem de saúde aos atletas direto do pulso.

Esse método não apenas facilita a triagem de grandes grupos de jovens atletas, mas também reduz significativamente os custos. Enquanto um único ECG de 12 derivações pode custar mais de mil dólares, usar um relógio inteligente custa apenas cerca de $399. Essa é uma economia para escolas e pais.

O Futuro da Triagem

As descobertas são empolgantes! Parece que há potencial para esse sistema se tornar uma parte regular das checagens de segurança nos esportes para jovens atletas. Com mais pesquisa, eles podem aprimorar seus métodos para detectar problemas cardíacos adicionais e garantir que funcione em populações diversas.

Não há dúvida de que esse método de triagem com relógios inteligentes pode aumentar a segurança de nossos jovens atletas, trazendo tranquilidade para os pais enquanto seus filhos perseguem os sonhos no campo ou na quadra.

Conclusão

Em conclusão, a batalha contra a Parada Cardíaca Súbita em jovens atletas encontrou um novo aliado na forma de relógios inteligentes. Eles oferecem um meio prático, eficiente e econômico para garantir que nossas estrelas esportivas em ascensão possam continuar a jogar sem medo. Com o desenvolvimento e teste contínuos, podemos em breve testemunhar um mundo onde cada jovem atleta tenha acesso a triagens cardíacas que salvam vidas, tudo graças à tecnologia que carregamos em nossos pulsos.

Então, seja você um pai, treinador ou atleta, fique de olho nessa abordagem revolucionária para a saúde do coração. Pode ser que salve uma vida—e isso vale mais do que qualquer troféu!

Fonte original

Título: High-Throughput Detection of Risk Factors to Sudden Cardiac Arrest in Youth Athletes: A Smartwatch-Based Screening Platform

Resumo: Sudden Cardiac Arrest (SCA) is the leading cause of death among athletes of all age levels worldwide. Current prescreening methods for cardiac risk factors are largely ineffective, and implementing the International Olympic Committee recommendation for 12-lead ECG screening remains prohibitively expensive. To address these challenges, a preliminary comprehensive screening system (CSS) was developed to efficiently and economically screen large populations for risk factors to SCA. A protocol was established to measure a 4-lead ECG using an Apple Watch. Additionally, two key advances were introduced and validated: 1) A decomposition regression model to upscale 4-lead data to 12 leads, reducing ECG cost and usage complexity. 2) A deep learning model, the Transformer Auto-Encoder System (TAES), was designed to extract spatial and temporal features from the data for beat-based classification. TAES demonstrated an average sensitivity of 95.3% and specificity of 99.1% respectively in the testing dataset, outperforming human physicians in the same dataset (Se: 94%, Sp: 93%). Human subject trials (n = 30) validated the smartwatch protocol, with Bland-Altman analysis showing no statistical difference between the smartwatch vs. ECG protocol. Further validation of the complete CSS on a 20-subject cohort (10 affected, 10 controls) did not result in any misidentifications. This paper presents a mass screening system with the potential to achieve superior accuracy in high-throughput cardiac pre-participation evaluation compared to the clinical gold standard.

Autores: Evan Xiang, Thomas Wang, Vivan Poddar

Última atualização: 2024-12-02 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2412.12118

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.12118

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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