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Inteligência artificial no monitoramento contínuo de glicose: relato de experiência
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Palavras-chave

Artificial Intelligence
Relato de casos
Automonitorização da glicemia

Categorias

Como Citar

SOTANA, Maria Macilene Santos Fonseca; OLIVEIRA, Ana Paula de Morais; TELLES, Cleusa; VARGAS, Aurea Soriano; GONÇALVES, Carlos Eduardo Ribeiro; LIMA, Bruno Sanches de. Inteligência artificial no monitoramento contínuo de glicose: relato de experiência. Resumo dos trabalhos do SIMTEC Simpósio dos Profissionais da UNICAMP, Campinas, SP, v. 9, n. 9.Eixo 2, p. e0240293, 2024. DOI: 10.20396/simtec.n9.11545. Disponível em: https://econtents.sbu.unicamp.br/eventos/index.php/simtec/article/view/11545. Acesso em: 21 jan. 2026.

Resumo

 

Introdução: A inteligência artificial (IA) assume papel inovador na tecnologia em saúde, de modo transformador para o tratamento precoce de várias doenças, em especial a diabetes, visto que emerge na crescente prevalência em todo o mundo¹. O controle da glicemia exige monitoramento frequente e intervenções médicas, com IA podem individualizar com eficiência o tratamento, resultados e qualidade de vida aos pacientes².  Objetivo: Apresentar a experiência vivenciada com o uso da ferramenta revolucionária e inovadora através da IA.   Metodologia: Estudo descritivo, do tipo relato de experiência, por meio de dispositivo conectados ao celular, realiza o pareamento via bluetooth com o relógio instalado no pulso, sendo monitoradas as glicemias através de um sensor no antebraço, após 60 minutos realiza a coleta de glicemia em ponta de dedo e compara com a medida do sensor. Resultados: Foram realizadas a captura 8 vezes ao dia: Ao acordar (antes de comer), no meio da manhã, antes do almoço, depois do almoço (de 30 a 60 min após o almoço), no meio da tarde, antes do jantar, depois do jantar (de30 a 60min após o jantar), antes de dormir, essa captura observou-se que a detecção precoce melhora o controle do diabetes. Conclusão: Assim, a ferramenta da  IA contribui de maneira significativa para obter dados em tempo real, isso permite o gerenciamento eficaz do tratamento e detecção precoce de diabetes, otimizando desta forma, a capacidade de implementação de cuidados e perspectiva na qualidade de vida.

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Referências

Brasília: Sociedade Brasileira de Diabetes, 2017.BRASIL.Posicionamento Oficial SBD n.01/2019- Conduta Terapûtica no Diabetes Tipo 2: Algoritmo SBD 2019. Brasília: Sociedade Brasileira de Diabetes, 2019.

Gautier, Thibault et al. “Artificial intelligence and diabestes technology: a review”. Metabolism: clinical and experimental vol.124 (2021): 154872. doi: 10.1016/j.metabol.2021.154872

Herrero, Pau et al. “Enhancing the Capabilities of Continuous Glucose Monitoring With a Predictive App.” Journal of diabestes Science and technolpgy vol.18,5 (2024): 1014-1026. doi: 10.1177/1932296824126781

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Copyright (c) 2024 Maria Macilene Santos Fonseca Sotana, Ana Paula de Morais Oliveira, Cleusa Telles, Aurea Soriano Vargas, Carlos Eduardo Ribeiro Gonçalves, Bruno Sanches de Lima