Avanços no Monitoramento de ECG In-Ear

Nos últimos anos, a tecnologia vestível virou super popular, especialmente pra monitorar a saúde. Muitos desses dispositivos, como pulseiras e adesivos, são usados pra acompanhar a atividade cardíaca de várias formas, tipo ECG (eletrocardiograma) e PPG (fotopletismografia). Embora esses gadgets sejam úteis, eles têm suas limitações. Por exemplo, as pulseiras geralmente medem a Frequência Cardíaca ao longo do tempo, mas não conseguem fornecer uma leitura completa de ECG a não ser que você use as duas mãos, como com o Apple Watch. Da mesma forma, os adesivos no peito são melhores pra monitoramento a longo prazo, mas podem ser desconfortáveis pra usar no dia a dia.

Uma nova categoria de dispositivos chamada "hearables" surgiu. Esses são feitos pra serem usados no ouvido e podem monitorar sinais vitais continuamente. A orelha é um bom lugar pra isso porque fica perto de órgãos importantes e normalmente tá numa posição estável enquanto a pessoa vai levando a vida. Os especialistas acham que o mercado de hearables pode crescer bastante nos próximos anos.

Esses dispositivos que vão no ouvido podem rastrear vários sinais de saúde, incluindo ondas cerebrais (EEG), atividade cardíaca (ECG) e fluxo sanguíneo (PPG). Eles já estão sendo usados pra várias coisas, como monitorar o sono, medir os níveis de oxigênio no sangue, checar a pressão arterial, avaliar a carga mental e detectar sonolência.

Especificamente, a saúde do coração pode ser monitorada usando três métodos principais: elétrico (ECG), óptico (PPG) e tecnologia de áudio. Sinais elétricos de ECG podem ser detectados colocando sensores no ouvido. No entanto, esses sinais costumam ter muito ruído de outras funções do corpo, o que dificulta capturar dados precisos do coração. Esse problema ocorre porque os sinais elétricos gerados pelo coração são bem fracos quando medidos na orelha, em comparação com outros locais padrão, como o peito.

Um dos desafios de usar ECG na orelha é o sinal fraco, que pode resultar em uma relação sinal-ruído (SNR) ruim. Isso significa que o sinal do coração que a gente quer muitas vezes fica enterrado sob o ruído de outras fontes, principalmente da atividade cerebral (EEG), mas também de outros músculos. Movimentos da mandíbula ou da cabeça também podem aumentar o ruído, complicando ainda mais as coisas.

Pra tirar o melhor proveito do monitoramento de ECG no ouvido, são precisos métodos melhores pra acessar as informações do coração enquanto filtram os sinais irrelevantes. Trabalhos recentes mostraram que um método específico de filtragem pode ajudar a identificar pontos chave no sinal de ECG mesmo com muito ruído por perto. Embora esse método seja promissor, ele tem limitações em reduzir o ruído e identificar corretamente as diferentes formas dos sinais cardíacos.

Numa pesquisa recente, os pesquisadores desenvolveram uma nova abordagem usando um autoencoder convolucional com remoção de ruído (DCAE) pra limpar as gravações de ECG no ouvido. O DCAE funciona pegando gravações ruidosas e tentando recriar uma versão mais clara baseada em sinais de ECG limpos de outra fonte.

Os pesquisadores coletaram dados gravando sinais de ECG na orelha e sinais de ECG convencional Lead I de 45 pessoas saudáveis. Cada sessão durou cinco minutos enquanto os participantes eram convidados a relaxar. Apesar de alguns artefatos de movimento estarem presentes nos dados, eles não foram removidos, permitindo que o modelo aprendesse em várias condições.

Pra ensinar o modelo de forma eficaz, os pesquisadores adicionaram exemplos sintéticos ruidosos de sinais de ECG, que incluíam ruídos semelhantes aos encontrados nas gravações reais do ouvido. O objetivo era garantir que o modelo pudesse desenvolver técnicas robustas pra limpar sinais cardíacos ruidosos.

O modelo DCAE é composto por várias camadas que processam os sinais de ECG. A primeira fase captura características essenciais, e a segunda fase reconstrói o sinal limpo. Treinando o modelo dessa maneira, ele aprende a focar nos aspectos importantes do ECG enquanto ignora o ruído irrelevante.

Depois que o modelo foi treinado, seu desempenho foi avaliado. Os resultados mostraram uma melhoria significativa na SNR dos sinais de ECG no ouvido. Na verdade, a mediana da SNR aumentou em 5,9 dB após o processo de remoção de ruído. Isso significa que os sinais limpos estavam muito mais claros e mais fáceis de interpretar pra frequência cardíaca e ritmo.

Além disso, o modelo também melhorou a precisão das estimativas da frequência cardíaca. Ele reduziu o erro médio na medição da frequência cardíaca em 67%, e a precisão na identificação dos batimentos cardíacos principais (picos R) melhorou significativamente, atingindo uma impressionante mediana de 90%.

As descobertas mostram que técnicas de remoção de ruído podem limpar de forma eficaz os sinais de ECG no ouvido, fazendo com que eles fiquem no mesmo nível que as gravações de ECG tradicionais. O modelo conseguiu manter as características críticas da forma de onda do ECG, mesmo no ambiente ruidoso típico das gravações na orelha. Essa característica é crucial pra possíveis aplicações clínicas onde o monitoramento cardíaco preciso é necessário.

Além disso, os pesquisadores testaram o modelo em vários cenários, incluindo sinais com formas mais complexas, como os que ocorrem durante condições cardíacas específicas. Mesmo nesses casos, o modelo mostrou que consegue recuperar as características essenciais do sinal de ECG.

Os avanços destacados por esse estudo posicionam o ECG no ouvido como uma ferramenta prática pra monitorar de perto a saúde do coração. O uso contínuo e a conforto dos hearables oferecem uma avenida promissora pra detecção precoce e gerenciamento contínuo de doenças cardíacas.

Com mais desenvolvimento e testes no mundo real, essa tecnologia pode abrir caminho pra fornecer informações valiosas sobre a saúde cardiovascular, melhorando, no fim, os resultados pros pacientes.