Monitoraggio indossabile del diabete

Il diabete mellito è una malattia metabolica che colpisce centinaia di milioni di persone in tutto il mondo e provoca diversi milioni di morti ogni anno. Uno scenario così drammatico esercita una certa pressione sui governi, sui servizi di assistenza e sulla comunità scientifica affinché cerchino nuove soluzioni che possano aiutare a controllare ed affrontare efficacemente questa condizione e le sue conseguenze. Questo articolo si propone di rivedere la letteratura sull’uso delle moderne tecnologie mobili e indossabili per il monitoraggio dei parametri che condizionano lo sviluppo o l’evoluzione del diabete mellito.

Introduzione

Il diabete mellito (DM) è una malattia metabolica caratterizzata principalmente da livelli elevati di glucosio nel sangue. Le persone con DM hanno maggiori probabilità di avere altri gravi problemi di salute. Pertanto, le possibilità che necessitino di cure mediche speciali aumentano man mano che la qualità della vita dei pazienti diminuisce. Un aumento continuo nella prevalenza del diabete è principalmente giustificato dall’aumento globale dell’obesità, guidato soprattutto dagli stili di vita non salutari delle persone e dall’urbanizzazione. Sono morte più persone a causa del DM che per altre malattie talvolta classificate come più pericolose o che ricevono maggiore attenzione da parte delle strutture sanitarie o dei governi. Il DM è normalmente classificato in 3 gruppi: diabete di tipo 1, diabete di tipo 2 e diabete gestazionale. Il tipo 1 colpisce circa il 10% dei pazienti con DM e si verifica più spesso nei giovani. E’ fondamentalmente caratterizzato da un grave problema di secrezione di insulina. I pazienti sono tenuti ad utilizzare una fonte esterna di insulina per bilanciare il glucosio nel sangue. Queste dosi giornaliere multiple possono essere somministrate tramite iniezioni o pompe per insulina continue. Il tipo 2 colpisce circa il 90% dei pazienti con DM, solitamente adulti e anziani. In questo caso, il meccanismo fisiopatologico è l’insulino-resistenza e col tempo l’organismo perde la capacità di secernere la giusta quantità di questo ormone. Questo tipo di pazienti ha diverse opzioni per trattare la loro condizione. Indipendentemente dal tipo di diabete, i livelli glicemici bassi o troppo alti nel sangue per lunghi periodi possono indurre diverse complicazioni nei pazienti, portando, nei casi peggiori, alla morte prematura. L'ipoglicemia critica può causare stati comatosi e indurre convulsioni. L'iperglicemia cronica può causare danni vascolari, colpiscono il cuore, i reni, gli occhi e i nervi, e portare ad altre gravi complicazioni. Queste complicanze del DM possono essere classificate in 2 tipi: microvascolari (correlate a retinopatie, nefropatie e neuropatie) e macrovascolari (principalmente legate a problemi cardiovascolari).

L'importanza del monitoraggio

Test approfonditi hanno dimostrato che un adeguato controllo metabolico in tutti i tipi di DM può ritardare l’insorgenza e l’evoluzione delle sue complicanze. Inoltre, la diagnosi precoce, l’assistenza sanitaria continua e un adeguato automonitoraggio della malattia da parte dei pazienti sono fondamentali per prevenire o ridurre al minimo le complicanze. Diversi studi indicano che il diabete di tipo 2 può essere prevenuto mantenendo uno stile di vita sano, ottenendo un’alimentazione adeguata, svolgendo attività fisica ed evitando l’obesità. Pertanto, alcuni parametri sono di particolare interesse da monitorare da parte dei pazienti con DM, quali peso corporeo, glucosio, attività fisica svolta, pressione arteriosa, colesterolo lipoproteico a bassa densità, trigliceridi, microalbuminuria, livello di emoglobina glicata, calorie acquisite, condizione dei piedi, condizioni degli occhi e livelli di stress, tra gli altri. Per tutte le questioni relative al DM, le istituzioni devono attuare con urgenza nuove strategie, promosse principalmente dal potenziale delle tecnologie per il diabete, per ridurre i fattori di rischio che portano al diabete di tipo 2 e garantire un’assistenza sanitaria di qualità per le persone affette da DM.

La comunità sanitaria utilizza il termine tecnologia del diabete per i dispositivi e i software che i pazienti affetti da DM utilizzano per migliorare la loro condizione. Secondo questa classificazione, la tecnologia del diabete ha 2 categorie principali: somministrazione di insulina e monitoraggio della glicemia. Le pompe per insulina sono i dispositivi più comuni utilizzati per la somministrazione di insulina. I monitoraggi continui della glicemia sono spesso utilizzati per monitorare il glucosio nel sangue. Negli ultimi anni, sono stati sviluppati dispositivi ibridi che includono entrambe le funzioni. Quando questa tecnologia viene utilizzata correttamente, può migliorare la qualità della vita dei pazienti. Tuttavia, la complessità e i rapidi cambiamenti in questo campo possono rappresentare un ostacolo al loro utilizzo diffuso da parte dei pazienti. Sebbene le tecnologie per il diabete siano state per lo più dominate da questo tipo di dispositivi, è solo di recente che i progressi nelle tecnologie mobili e indossabili sono esplosi per integrare la precedente tecnologia del diabete con una nuova generazione di soluzioni digitali alla portata della maggior parte delle persone.

L’adozione diffusa di tecnologie indossabili e mobili in tutto il mondo offre nuove opportunità ai ricercatori di fornire assistenza medica e informazioni in modo portatile e conveniente. Gli smartphone si distinguono per le loro forti caratteristiche computazionali e per la loro pervasività. La tecnologia indossabile ha applicazioni distintive nel campo sanitario grazie alla sua capacità di raccogliere, archiviare e trasmettere dati e talvolta persino elaborarli. Sia i pazienti che i medici possono sfruttare queste funzionalità per la gestione, il trattamento e la valutazione delle loro condizioni. Nonostante le capacità sopra menzionate della tecnologia mobile e indossabile, questi dispositivi non sono ancora ampiamente utilizzati in ambito clinico.

Diversi sensori sono facilmente disponibili sui normali smartphone, come l’accelerometro, il GPS, la fotocamera, la luce ambientale e il microfono, tra gli altri. I dati raccolti da questi sensori possono essere utilizzati per determinare il contesto dell'utente. Ad esempio, l’attività fisica o le calorie bruciate dall’utente possono normalmente essere misurate utilizzando i sensori di movimento di uno smartphone mediante accelerometro e giroscopio di cui è dotato. I dispositivi indossabili hanno caratteristiche sempre più paragonabili a quelle dei normali smartphone, inclusi, in alcuni casi, sensori GPS integrati, barometro, frequenzimetro cardiaco, accelerometro o giroscopio. Inoltre, i dispositivi indossabili superano gli smartphone nel rilevare segnali fisiologici, come la frequenza cardiaca, l’elettrocardiogramma (ECG) o la temperatura cutanea, che sono considerati di particolare interesse per il monitoraggio dei parametri correlati al DM. Alcune di queste capacità di misurazione fisiologica possono essere strumentate anche negli smartphone tramite dispositivi esterni collegabili, anche se solo per uso occasionale. Elaborando i dati raccolti generati dai sensori su smartphone e dispositivi indossabili, è possibile monitorare molti dei parametri rilevanti per i pazienti con DM, come glucosio, pressione sanguigna, calorie, attività fisica, condizione dei piedi, condizione degli occhi e livelli di stress. Inoltre, una delle caratteristiche più rilevanti di questa tecnologia è la sua capacità di monitorare in modo continuo, passivo e discreto, senza necessariamente interferire con la regolare vita quotidiana delle persone.

I dispositivi mobili e indossabili generano un’enorme quantità di dati e la loro capacità di elaborarli va oltre le capacità umane. Questo è il motivo per cui meccanismi sofisticati come l’Intelligenza Artificiale (IA) vengono spesso utilizzati in combinazione con questi dispositivi per estrarre conoscenze significative dai dati raccolti. L’Intelligenza Artificiale è ampiamente utilizzata per supportare l’analisi avanzata e fornire assistenza medica personalizzata. Inoltre, un numero crescente di aziende sanitarie sta applicando algoritmi di Intelligenza Artificiale per scoprire informazioni cliniche rilevanti da grandi quantità di dati. Le ragioni principali di questa crescita includono l’aumento esplosivo della quantità di dati disponibili, insieme al miglioramento delle prestazioni delle metodologie intelligenti in grado di gestirli ed elaborarli. Anche l’Intelligenza Artificiale sta attirando grande attenzione sul DM, poiché è cresciuta la quantità di dati acquisiti elettronicamente dai pazienti affetti da DM. Si prevede che una corretta gestione di questi grandi volumi di dati possa aumentare la qualità della vita dei pazienti affetti da DM. Pertanto, l’Intelligenza Artificiale potrebbe svolgere un ruolo chiave nel riconoscimento di questi sistemi come ausili terapeutici di routine per i pazienti affetti da DM.

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