Tanto la hipertensión como la diabetes dañan los vasos sanguíneos y alteran, de alguna manera, la forma en que la sangre fluye a través de ellos. Relacionado con este episodio, investigadores japoneses han desarrollado una herramienta impulsada por inteligencia artificial que utiliza video de alta velocidad para detectar cambios en el flujo sanguíneo. El objetivo del nuevo instrumento es detectar la presión arterial alta y la diabetes sin el uso de tensiómetros, análisis de sangre o dispositivos portátiles, lo que podría representar un avance  respecto a estrategias de prevención y gestión de la atención sanitaria inclusivas y accesibles.

Este sistema biométrico para cuyo uso no se necesita el contacto con el paciente "permitiría controlar la presión arterial alta o hipertensión y la diabetes en sus hogares sin tener que someterse a ninguna prueba", según la autora principal del estudio, Ryoko Uchida, investigadora del proyecto en el departamento de cardiología avanzada de la Universidad de Tokio. La monitorización por vídeo permite la detección temprana de enfermedades "de forma no invasiva, sin contacto y sin actividad, sin tener que llevar constantemente un dispositivo o acudir a un hospital para un examen", añade esta experta que presentará los resultados en Chicago, durante el Simposio de la Asociación Estadounidense del Corazón (AHA).

Los investigadores utilizaron un vídeo de alta velocidad a 150 fotogramas por segundo para capturar los movimientos de las ondas de pulso y del flujo sanguíneo en la cara y las manos de 215 personas, incluidas personas con diagnóstico previo de hipertensión y diabetes tipo 1 o tipo 2, junto con personas sanas incluidas para la comparación. Los participantes, que tenían una media de edad de 63 años, permanecieron sentados inmóviles en sillas en un entorno hospitalario mientras se tomaban imágenes de vídeo de cinco y treinta segundos.

Se extrajeron del video datos digitales que representan las características del flujo sanguíneo y se transfirieron a una computadora, donde un algoritmo de aprendizaje automático los analizó para detectar hipertensión o diabetes midiendo la diferencia en el tiempo de llegada de la onda del pulso a 30 regiones de interés diferentes, 22 en la cara y ocho en las manos.

La presión arterial se midió simultáneamente con un monitor de presión arterial continuo. La glucemia se midió por separado con una prueba de A1C, que mide los niveles promedio de glucemia en sangre durante los últimos dos o tres meses. Cuando se comparó con las mediciones tomadas con el monitor de presión arterial, el sistema de combinación de video y algoritmo tuvo una precisión del 94% en un subgrupo de 77 personas para detectar la hipertensión en etapa 1.

Al contrastarlo con la prueba de hemoglobina A1C para la diabetes, el sistema de algoritmo de video tuvo una precisión del 75 % en la detección de puntuaciones de A1C de al menos 6,5, el umbral para el diagnóstico de diabetes. El subgrupo de 83 personas a las que se les realizó la prueba de diabetes incluía personas con diagnóstico previo de diabetes tipo 1 y tipo 2 y aquellas con puntuaciones de A1C de 6,5 o más.

El sistema aún se encuentra en las primeras etapas de desarrollo y es posible que no se pueda generalizar a otras poblaciones."Es necesario probarlo en personas fuera de Japón, además, las cámaras y los algoritmos utilizados no se han probado en entornos oscuros o brillantes o al aire libre, por lo que se necesita investigación adicional para garantizar que el sistema funcione en todas partes", concluyó la prof. Uchida.