IA e dispositivos vestíveis no controlo do diabetes tipo 2 ^{CEFR B1}

Uma meta-revisão abrangente da University at Buffalo, publicada na NPJ Digital Medicine, avaliou a integração entre inteligência artificial e dispositivos vestíveis no manejo do diabetes tipo 2 e pré-diabetes. Dos cerca de 5.000 estudos triados, os autores selecionaram 60 para análise detalhada e identificaram tanto avanços quanto lacunas importantes.

Entre os pontos positivos, os monitores contínuos de glicose (CGMs) fornecem leituras frequentes e a IA pode reconhecer padrões e prever alterações de glicose com uma a duas horas de antecedência. Isso pode levar a um controlo glicêmico mais estável, orientação personalizada baseada em rotina, atividade e sono, e reduzir a carga clínica ao organizar grandes volumes de dados.

Por outro lado, os pesquisadores destacam problemas como foco em poucos tipos de dispositivos, modelos que funcionam como "caixas-pretas", amostras pequenas e representação demográfica limitada. Também faltam conjuntos de dados de referência padronizados, há inconsistências na qualidade dos dados e barreiras práticas à integração clínica. Os autores recomendam estudos maiores, melhor validação e modelos mais transparentes antes da adoção rotineira.

O estudo recebeu apoio da American Diabetes Association, do National Institute of Diabetes and Digestive Kidney Disease e do National Institute for Minority Health and Health Disparities.