O diabetes afeta atualmente cerca de 590 milhões de pessoas no mundo, impactando 1 em cada 9 adultos entre 20 e 79 anos. Projeções indicam um aumento alarmante para 853 milhões de pessoas até 2050, representando um crescimento de 46%. Esse cenário global demanda urgentemente tecnologias mais eficazes para o tratamento e gerenciamento da doença.
Um dos maiores desafios no tratamento do diabetes reside nas complicações associadas, que representam a maior parte dos custos. No Reino Unido, por exemplo, cerca de 60% dos gastos com diabetes estão relacionados ao tratamento de complicações como insuficiência cardíaca, derrames e amputações. O controle eficaz da glicemia é crucial para evitar essas complicações, mas ainda representa uma tarefa complexa para os pacientes.
Para manter os níveis de glicose dentro das faixas ideais, os indivíduos com diabetes precisam tomar diversas decisões diárias sobre dieta, insulina, consultas médicas e monitoramento da glicemia. Essas decisões, muitas vezes tomadas sem supervisão médica, exigem planejamento e consideração de fatores que podem afetar os níveis de glicose. Mesmo com planejamento, as respostas glicêmicas podem ser imprevisíveis, gerando estresse e sobrecarga mental.
Embora os dispositivos de monitoramento domiciliar tenham evoluído, a maioria ainda oferece uma abordagem reativa. Eles fornecem informações sobre os níveis de glicose passados e presentes, limitando a capacidade de antecipar e prevenir incidentes. No entanto, avanços recentes em dispositivos de monitoramento com inteligência artificial (IA) prometem transformar o gerenciamento do diabetes, tornando-o mais proativo. Essas tecnologias preveem a direção dos níveis de glicose no futuro, permitindo que as pessoas ajam antes que ocorram picos ou quedas perigosas.
Desde a década de 1980, a tecnologia de automonitoramento da glicemia (AMG) tem sido utilizada, permitindo que as pessoas verifiquem seus níveis de glicose por meio de picadas no dedo. Embora útil, o AMG fornece apenas informações pontuais e pode ser desconfortável. No final da década de 1990, surgiu o monitoramento contínuo de glicose (CGM), que fornece informações quase em tempo real sobre os níveis de glicose. O CGM permite uma visão mais abrangente das flutuações glicêmicas, auxiliando na tomada de decisões sobre o tratamento. Estudos mostram que o uso do CGM está associado a menos episódios de hipoglicemia e níveis médios de glicose mais baixos a longo prazo.
Apesar das vantagens do CGM, ainda existem desafios. O excesso de dados fornecidos pelos dispositivos pode sobrecarregar os usuários, e os alarmes de níveis altos ou baixos de glicose podem causar estresse e fadiga. A IA surge como uma solução promissora para aprimorar o CGM, traduzindo grandes quantidades de dados em insights úteis e acionáveis. Ao prever a dinâmica da glicose, a IA pode ajudar a prevenir a hipoglicemia noturna, um evento perigoso que afeta o bem-estar mental e físico dos pacientes. Estudos indicam que o uso de CGM com IA pode reduzir o tempo gasto em hipoglicemia noturna em 37%.
A predição dos níveis de glicose a curto prazo e da hipoglicemia iminente pode evitar custos associados a internações hospitalares, trocas de medicamentos e consultas médicas. Espera-se que, na próxima década, as tecnologias de CGM com algoritmos de predição se tornem o padrão ouro para o gerenciamento domiciliar do diabetes, proporcionando um cuidado mais personalizado e eficaz. Dispositivos médicos habilitados para IA podem antecipar complicações futuras e permitir que as pessoas tomem medidas corretivas, transformando o tratamento do diabetes e reduzindo a carga sobre os sistemas de saúde.
