Um estudo com cerca de 100.000 adultos, realizado por pesquisadores da Universidade de Illinois Urbana-Champaign (UIUC), nos Estados Unidos, mostrou que os dados coletados através de um smartphone durante uma curta caminhada – como uma ida para a padaria, por exemplo – são capazes de avaliar seu risco de morrer nos anos seguintes.
Grandes estudos populacionais provam que a intensidade está diretamente ligada ao tempo de sobrevivência, ou seja, as pessoas que se envolvem em atividades moderadas a vigorosas têm um risco menor de morrer do que aquelas que são sedentárias.
O grande problema destes estudos até agora é que, embora sejam representativos, eles dependem de dados fornecidos por auto-relatórios ou medidos por sensores de movimento colocados em dispositivos que podem ser usados, tais como relógios fitness. Assim, eles são limitados às populações recrutadas para um determinado propósito, ao invés daquelas presentes nas comunidades cotidianas.
Cálculo confiável e acessível
Para que a medição da população esteja disponível em tempo real nos sistemas de saúde do mundo, o ideal seria que os dispositivos de medição já estivessem amplamente implantados e aceitos pelo público. Mas enquanto cerca de 97% da população americana possui um telefone celular, não há como garantir que essas pessoas carreguem seus dispositivos o tempo todo.
Em busca de um preditor alternativo efetivamente medido em smartphones comuns, os autores analisaram dados de 100.655 participantes do estudo nacional do Biobank britânico, que monitora a saúde de adultos de meia-idade e mais velhos no Reino Unido. Durante 7 dias, os participantes usaram sensores de movimento em seus pulsos. Durante os cinco anos seguintes, 2% dessas pessoas morreram.
Usando um modelo de aprendizagem de máquina, os pesquisadores processaram o sensor de movimento e os dados de morte em cerca de um décimo dos participantes. O resultado foi um algoritmo que foi capaz de avaliar o risco de mortalidade de cinco anos usando uma aceleração de caminhada de apenas seis minutos.
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Participantes do estudo
O estudo concentra-se no subconjunto de 103.683 participantes que concordaram em usar um acelerômetro triaxial usado no pulso, uma amostragem Axivity AX3 a 100Hz, continuamente por 1 semana. Estes participantes tinham entre 45 e 79 anos quando os dados foram coletados em 2013-2015. Implementamos os critérios de inclusão/exclusão. Excluímos 257 participantes por tempo insuficiente de uso do dispositivo.
A análise concentrou-se na intensidade da caminhada, portanto os participantes devem ter duração suficiente de caminhada constante. O software do Biobank divide os dados do sensor em janelas de 30 segundos sem sobreposição com etiquetas de atividade. Estes são altamente precisos, devido à cuidadosa derivação do conjunto de treinamento de participantes representantes que usaram câmeras montadas na cabeça para identificar visualmente as atividades.
Incluímos qualquer participante com pelo menos uma sessão de caminhada constante, definida por 12 janelas de caminhada consecutivas. Somente janelas rotuladas como caminhadas foram consideradas dados de entrada para extração de recursos. Excluímos 2758 participantes por caminhadas insuficientes, o que, com outras exclusões menores, rende um total de 100.655 participantes para nossa análise.
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