Um grupo de cientistas do Google desenvolveu um sistema de pesquisa inédito que, com a aplicação de inteligência artificial, consegue monitorar a frequência cardíaca por meio da captura de um vídeo do rosto do usuário pela câmera de um celular. Publicado na revista científica Nature, o estudo “Monitoramento passivo da frequência cardíaca durante o uso de smartphones no dia a dia” e todos os processos envolvidos estão disponíveis para pesquisadores qualificados e instituições de pesquisa científica para a continuidade do trabalho.

O mais importante na nova tecnologia é a capacidade de monitorar a frequência cardíaca passivamente no dia a dia, em repouso, com precisão de nível médico, graças a métodos de aprendizado de máquina que analisam vídeos faciais capturados pelas câmeras frontais do celular. A frequência cardíaca em repouso é um biomarcador que pode indicar os níveis da saúde cardiovascular e os riscos no longo prazo. Se estiver elevada, pode ser associada a eventos cardiovasculares adversos e a doenças crônicas.

Em um artigo publicado no blog do Google, os cientistas Eric Teasley e Ming-Zer Poh, que participaram do estudo, afirmaram: “Até onde sabemos, esse sistema de pesquisa é a primeira demonstração em larga escala de monitoramento passivo da frequência cardíaca diária em repouso durante o uso cotidiano de smartphones, e o único método de fotopletismografia remota a atender aos padrões de precisão da frequência cardíaca para pessoas de todos os tons de pele, mesmo em condições imprevisíveis do mundo real. Por isso, estabelece um novo padrão para a área”.

No estudo, foi desenvolvido um sistema integrado ao celular que processa videoclipes faciais de 8 segundos e utiliza redes neurais convolucionais com deslocamento temporal, computacionalmente eficientes, para prever a frequência cardíaca com erro percentual absoluto inferior a 10%, o que atende aos padrões de precisão. O sistema agrega ainda as previsões de frequência cardíaca ao longo do dia e utiliza os índices de confiança e um filtro para estimar a média diária em repouso.

A equipe também treinou o modelo com dados do mundo real por meio de um estudo com 231 participantes, que instalaram um aplicativo de coleta de dados em seus celulares. Eles usaram uma cinta torácica para eletrocardiograma e um rastreador durante a pesquisa.