ABSTRACT
Resumo Objetivo Esta Revisão de Escopo teve como objetivo descrever e mapear as medidas disponibilizadas pelos smartwatches como ferramenta para identificação da Síndrome de Fragilidade em idosos. Métodos Foram incluídos estudos publicados em qualquer idioma, sem restrição de data de publicação, que descrevessem o uso de medidas fornecidas por smartwatches na avaliação da Síndrome de Fragilidade e/ou seus critérios em idosos. Descritores em inglês para smartwatches, smartbands, Síndrome da Fragilidade e envelhecimento foram utilizados para desenvolver uma estratégia de busca abrangente, que foi então aplicada para pesquisar nas seguintes bases de dados: COCHRANE LIBRARY, EMBASE, SCOPUS, PUBMED/MEDLINE, LILACS, WEB OF SCIENCE e PEDRO. Resultados A busca inicial identificou um total de 156 artigos e foram identificados 2 artigos a partir da busca manual nas referências dos estudos elegíveis. Em seguida, foram incluídos 4 estudos que utilizaram medidas diárias de contagem de passos para síntese descritiva, e três dos quatro também utilizaram dados relacionados ao sono e FC para avaliar a fragilidade em idosos. Os resultados obtidos nesta revisão indicam que parâmetros derivados de smartwatches têm sido utilizados para identificar estágios de fragilidade em diferentes ambientes, sendo a maioria dos estudos associados a outras condições clínicas. Conclusão Os smartwatches são uma excelente ferramenta de monitoramento de fragilidade por meio de medições diárias de contagem de passos, dados de sono e frequência cardíaca. Os resultados obtidos com o uso desses dispositivos podem sugerir uma avaliação mais ampla dos idosos que enfrentam risco aumentado de desenvolver a Síndrome da Fragilidade.
Abstract Objective This scoping review aimed to describe and map the measures provided by smartwatches as a tool for identifying Frailty Syndrome in older adults. Methods Studies published in any language, without publication date restrictions, that described the use of measures provided by smartwatches in evaluating or identifying Frailty Syndrome and/or its criteria in older adults were included. English descriptors for smartwatches, smartbands, Frailty Syndrome and Older Adults were used to develop a comprehensive search strategy, which was then applied to search the following databases: COCHRANE LIBRARY, EMBASE, SCOPUS, PUBMED/MEDLINE, LILACS, WEB OF SCIENCE and PEDRO. Results The initial search identified a total of 156 articles and 2 articles were identified from the manual search in the references of eligible studies. Next, 4 studies that used daily step count measurements for descriptive synthesis were included, and three of the four also used sleep and heart rate data to assess frailty in older adults. The results obtained in this review indicate that parameters derived from smartwatches have been used to identify stages of frailty in different areas, with the majority of studies being associated with other clinical conditions. Conclusion Smartwatches are an excellent frailty monitoring tool through daily measurements of step count, sleep data and heart rate. The results obtained with the use of these devices may suggest a broader evaluation of older adults who face an increased risk of developing Frailty Syndrome.
ABSTRACT
RESUMO Inteligência artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que usando algoritmos definidos por especialistas é capaz de reconhecer um problema, ou uma tarefa a ser realizada, analisar dados e tomar decisões, simulando a capacidade humana. Sistemas computadorizados de apoio à decisão já existem há décadas, mas o aumento da velocidade de processamento e de armazenamento de informação dos computadores, permitiu analisar um grande volume de dados em nanosegundos propondo soluções de problemas, orientando a proposta e tomada de decisões, realizando tarefas sem receber instruções diretas de humanos. Já utilizadas em um grande número de atividades em áreas como o comércio, bancos, transporte, atendimento a usuários e, mesmo, gestão de recursos materiais e do capital humano, IA tem ampliado significativamente a sua aplicação em saúde. Em saúde IA analisa dados disponíveis em bases de dados de nascimentos, mortalidade, hospitalizações, doenças de notificação compulsória e de dados de pacientes registrados em prontuários eletrônicos. Busca, seja indicar a prevalência e evolução de enfermidades, possibilitando antecipar surtos epidêmicos e propor medidas preventivas com oportunidade, seja analisar, por exemplo, a coerência entre uma hipótese diagnóstica de um paciente e exames solicitados e terapia prescrita. IA reconhece imagens, permite interações computadorizadas em linguagem aberta, escrita e falada, percebe relações e nexos, entende conceitos e não apenas processa dados, segue algoritmos e cria sua própria experiência ("machine learning"). A constatação de que 32% dos erros médicos no Estados Unidos decorrem de problemas na relação médico-paciente, de um exame clínico deficiente, ou falha na avaliação de dados e de resultados de exames complementares, tem ressaltado a necessidade de se redefinir a prática médica, visando reservar tempo numa consulta para garantir uma boa comunicação e orientação do paciente. O uso de linguagem natural no registro de dados em prontuários eletrônicos, melhoria do relacionamento através da internet, emprego de computadores na comunicação médico-paciente, emprego de dispositivos vestíveis e corporais na obtenção de dados ("wearable devices"), telemedicina, trabalho em equipes multiprofissionais, visam otimizar o desempenho do médico no atendimento de seu paciente. A redefinição da prática médica resultará, necessariamente, em mudanças na formação do médico. Essa preocupação se refletiu no estabelecimento de um consórcio de escolas, estabelecido pela Associação Americana de Medicina, para discutir mudanças curriculares, ajustando a formação profissional a uma época caracterizada pelo uso intensivo de tecnologias e inteligência artificial. O autor faz considerações sobre a formação médica, propondo um núcleo de conhecimento que deverá alicerçar uma maior flexibilidade do aprendizado, ajustando-o às motivações e orientações dos alunos.
ABSTRACT Artificial Intelligence (AI) is a branch of computer science that using algorithms defined by specialists can recognize a problem, or a task to be performed, analyzing data and taking decisions simulating the human being. Decision support systems were developed decades ago but were reemphasized as a consequence of the incredible increase in computer storage and data processing, creating the concept of "big data". AI is already part of a large number of activities in sectors like commerce, banking, transportation, communication, and administration of human and material resources. The impact of AI in health allows the analysis of data banks such as birth, death, diseases of compulsory declaration, hospitalization of patients and data registered in electronic health records, indicating the prevalence and evolution of diseases, anticipating epidemic outbreaks and proposing preventive measures to be taking by the population. Picture analysis and pattern recognition of radiologic, dermatologic and ophthalmologic images is being now widely used. The processing of medical records is being also done to discuss cases and detect inconsistencies between diagnosis, complementary tests requested, and treatment prescribed. The indication that 32% of medical errors in the USA were due to inadequate time for patient assessment, resulting in less accurate diagnosis, not recognition of a problem, or the urgency of the case, has made urgent a reappraisal of the patient-physician relationship, trying to reserve time in the consultation for the physician hear, discuss the case and orient the patient. The use of natural language in the registration of patient data in electronic medical records, employment of computers and internet to communicate with patients, use of data collected in wearable devices, telemedicine, multi-professional team work in the delivery of health care, are proposals to optimize the medical attention to patients. The redefinition of medical practice will result, consequently, in the reform of the medical graduation. The American Medical Association established in 2013 a medical school consortium ("the work of the AMA accelerating change in medical education") to foster these curricular changes needed to graduate physicians able to cope with innovation and artificial intelligence. The author makes considerations on medical graduation, proposing a core curriculum that will provide the competencies of a general practitioner, which will be complemented by flexible courses to take into consideration students' orientations.
