De acordo com um estudo publicado na última quinta-feira (20/10) na revista PLOS Digital Health, dados de apenas 6 minutos de caminhada, coletados por meio de sensores de movimento em smartphones, podem ser suficientes para prever o risco de alguém morrer nos próximos cinco anos.

Segundo Bruce Schatz, da Universidade de Illinois Urbana-Champaign, a maioria das pessoas possui smartphones com sensores semelhantes, mas calcular o risco de mortalidade a partir dos dados de atividades que coletam é difícil porque as pessoas não costumam carregar seus telefones o dia todo.

Para encontrar um preditor alternativo mensurável com smartphones, Schatz e seus colegas analisaram dados de 100.655 participantes do estudo UK Biobank, que coleta informações sobre a saúde de adultos de meia-idade e idosos que vivem no Reino Unido há mais de 15 anos.

Como parte desse estudo, os participantes usaram sensores de movimento em seus pulsos por uma semana. Cerca de 2 por cento dos participantes morreram durante os cinco anos seguintes.

Os pesquisadores executaram dados de sensores de movimento e morte em cerca de um décimo dos participantes por meio de um modelo de machine learning, que desenvolveu um algoritmo que estimou o risco de mortalidade em cinco anos usando aceleração durante uma caminhada de 6 minutos.

“Para muitas doenças, especificamente doenças cardíacas ou pulmonares, há um padrão muito característico em que as pessoas desaceleram quando estão sem fôlego e aceleram novamente em doses curtas”, explicou Schatz.

Eles então testaram o modelo usando dados de outros participantes e determinaram que a pontuação do c-index (uma métrica comumente usada em bioestatística para avaliar a precisão) era de 0,72, que é comparável a outras métricas de estimativa de expectativa de vida, como atividade física diária ou risco à saúde.

Embora este estudo tenha usado sensores de movimento no pulso, os smartphones também são capazes de medir a aceleração durante caminhadas curtas. Schatz afirmou que atualmente planeja um estudo maior usando smartphones.

“Se as pessoas carregam telefones, você pode fazer uma previsão semanal ou diária e isso é algo que você não pode obter por nenhum outro método”, disse ele.