# Dispositivos vestíveis com inteligência artificial são eficazes para prever níveis de glicose em pacientes com diabetes?

> A revisão sistemática identificou 12 estudos e sugere que os dispositivos vestíveis com aprendizado de máquina têm potencial para prever glicose, com qualidade metodológica considerada alta pela ferramenta QUADAS-2. No entanto, os autores destacam que os estudos são poucos e que validação adicional é necessária para dispositivos disponíveis comercialmente.

Estudo citado: Ahmed A, Aziz S, Abd-Alrazaq A, Farooq F, Househ M, Sheikh J. The Effectiveness of Wearable Devices Using Artificial Intelligence for Blood Glucose Level Forecasting or Prediction: Systematic Review. Journal of medical Internet research. 2023. DOI: https://doi.org/10.2196/40259. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36917147/

## Resposta

A revisão sistemática teve como objetivo avaliar a eficácia do uso de inteligência artificial em dispositivos vestíveis para previsão ou predição de níveis de glicose no sangue em pessoas com diabetes. Foram buscadas sete bases de dados bibliográficas, e dois revisores independentes realizaram a seleção e extração dos dados. A síntese foi narrativa, e a qualidade metodológica foi avaliada com uma versão adaptada da ferramenta QUADAS-2.

De 3872 estudos iniciais, 12 foram incluídos após filtragem pelos critérios de inclusão. Em 11 estudos (92%), o padrão de referência foi classificado como baixo risco, pois os valores de referência eram facilmente replicáveis. Da mesma forma, a entrada de dados para a tecnologia de IA era altamente padronizada e não houve efeito de fluxo ou de período sobre o resultado final, categorizando esses fatores como baixo risco em 11 estudos (92%).

Metade dos estudos utilizou abordagens clássicas de aprendizado de máquina, sendo a mais comum o ensemble de árvores impulsionadas (random forest). As métricas de avaliação mais frequentes foram o erro da grade de Clarke (7 estudos, 58%) e a raiz do erro quadrático médio (5 estudos, 42%). Observou-se uso amplo de sensores de fotopletismografia e de infravermelho próximo em dispositivos de pulso.

Os autores concluem que, embora os estudos atuais sejam poucos, a qualidade geral foi considerada alta pela ferramenta QUADAS-2. Ressaltam que validação adicional é necessária para dispositivos comercialmente disponíveis, mas vislumbram que os dispositivos vestíveis têm potencial para eliminar a necessidade de dispositivos invasivos para monitoramento de glicose em um futuro não muito distante.

Para o médico, esses achados indicam uma promessa tecnológica, mas ainda não uma aplicação clínica consolidada. A heterogeneidade de métodos e a ausência de validação externa em dispositivos comerciais limitam a incorporação imediata na prática. O resumo não informa o número total de participantes nem o desenho individual dos estudos incluídos.

## O que o estudo mostrou

Revisão sistemática com busca em 7 bases de dados, seleção e extração independentes por dois revisores, e avaliação de qualidade pela ferramenta QUADAS-2 adaptada. De 3872 estudos, 12 foram incluídos. Em 11 (92%), o padrão de referência e os fatores de fluxo/tempo foram classificados como baixo risco. Metade usou aprendizado de máquina clássico, principalmente random forest. As métricas mais usadas foram erro da grade de Clarke (7 estudos, 58%) e raiz do erro quadrático médio (5 estudos, 42%). Sensores de fotopletismografia e infravermelho próximo foram comuns em dispositivos de pulso.

## Limitações

O resumo não informa o número total de participantes, o desenho individual dos estudos incluídos, nem características detalhadas das populações. Os autores afirmam que os estudos são poucos e que validação adicional é necessária para dispositivos comercialmente disponíveis. A síntese foi narrativa, sem meta-análise. Não há informação sobre heterogeneidade clínica ou metodológica entre os estudos.

## Aplicação no consultório

Os achados ainda não permitem incorporar dispositivos vestíveis com IA na rotina clínica para previsão de glicose. O médico deve manter o monitoramento padrão e acompanhar a evolução das validações. Na gestão do consultório, é prudente não investir em tecnologias não validadas comercialmente e aguardar estudos de validação externa. A revisão pode orientar discussões sobre o potencial futuro dessas ferramentas, mas não substitui métodos estabelecidos.

## Perguntas para aprofundar

- Qual a acurácia dos dispositivos vestíveis com IA para prever hipoglicemia em comparação com monitoramento invasivo?
- Quais sensores não invasivos têm melhor desempenho em dispositivos vestíveis para monitoramento de glicose?
- Como a qualidade metodológica dos estudos sobre IA em dispositivos vestíveis pode influenciar a validação clínica?

Tema: IA e wearables. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-wearables/dispositivos-vestiveis-com-inteligencia-artificial-sao-eficazes-para-prever/

Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.