Como a matéria pode melhorar a saúde na casa inteligente

Do rastreamento de saúde e condicionamento físico ao entretenimento, os dispositivos inteligentes têm vários aplicativos dentro e fora de casa. No entanto, a interoperabilidade é um desafio. Para resolver isso, a Connectivity Standards Alliance (CSA) criou o Matter, um protocolo que pode permitir que todos os seus dispositivos de bem-estar funcionem em sincronia.

Padrões ou protocolos ajudam a unificar tecnologias que podem ampliar seu uso. Por exemplo, monitores de sono, smartwatches, balanças inteligentes e monitores de glicose no sangue rastreiam os parâmetros de saúde de forma independente. Eles não trocam dados. Mas, com o protocolo Matter, isso se torna possível.

O que importa?

Matter é um protocolo desenvolvido pela CSA para tornar compatíveis dispositivos domésticos inteligentes de diferentes fabricantes. Qualquer dispositivo doméstico inteligente que use o protocolo Matter pode se tornar compatível. Isso significa que você não precisaria usar aplicativos e configurações proprietárias para operar todos os dispositivos.

Por exemplo, com o protocolo Matter ativado, você pode comprar qualquer lâmpada inteligente compatível (independentemente da marca) e operá-la com o Alexa da Amazon ou o Siri da Apple. Ou você pode controlar qualquer dispositivo inteligente em sua casa com um único aplicativo que usa o Matter.

Da mesma forma, o grupo focado no bem-estar da CSA está tentando desenvolver o Matter para criar um novo protocolo para tecnologias de bem-estar. Isso permitiria que seu smartwatch funcionasse diretamente com seu aplicativo de telessaúde ou um monitor de saúde cardíaca com um rastreador de sono.

Matéria pode permitir que dispositivos de saúde funcionem juntos

Conseguir que os dispositivos de saúde e bem-estar funcionem em sincronia pode ser um divisor de águas para monitoramento remoto de pacientes e rastreamento de saúde mais preciso. Atualmente, várias marcas oferecem dispositivos de saúde que não se conectam entre si. Cada dispositivo possui um ecossistema diferente, o que dificulta o uso conjunto. Veja como o protocolo Matter pode impactar os dispositivos de saúde.

1. Monitores de pressão arterial

Monitores de pressão arterial inteligentes são essenciais para monitoramento remoto de pacientes, especialmente para pacientes idosos ou pessoas com doenças cardíacas. No entanto, as marcas têm aplicativos e padrões operacionais diferentes. Isso torna mais difícil correlacionar os dados da pressão arterial com outras métricas de saúde.

Por exemplo, dados de pressão arterial e dados de atividade física podem esclarecer como os fatores de estilo de vida afetam a pressão arterial. Um protocolo universal pode permitir que os sistemas de pressão arterial troquem dados de saúde para análises mais avançadas.

O Withings BPM Connect é um sistema de monitoramento de pressão arterial sem fio. No entanto, é limitado ao ecossistema Withings. Com o Matter, os pacientes podem combinar sua alta precisão de nível médico com outras métricas de saúde de dispositivos vestíveis de consumo. Por exemplo, Fitbits habilitaram a detecção AFib passiva e, com o Matter, seu dispositivo também pode levar em consideração os dados de pressão arterial. Isso pode fornecer relatórios de saúde cardíaca mais detalhados diretamente em seu smartwatch.

2. Monitores de glicose

Monitores de glicose são dispositivos críticos de saúde. O monitoramento preciso dos níveis de açúcar no sangue pode ajudar a prevenir complicações de saúde em diabéticos. Portanto, os monitores inteligentes de glicose ajudam enviando alertas em tempo real diretamente no seu telefone ou smartwatch. O Dexcom G7 é um dos principais sistemas de Monitoramento Contínuo de Glicose (CGM).

Embora o G7 seja compatível com vários smartwatches e aplicativos de telessaúde, ele tem limitações. Por exemplo, é compatível apenas com bombas de insulina selecionadas. Um sistema automatizado de administração de insulina pode eliminar o incômodo de gerenciar alertas de glicose. Com o novo protocolo Matter, dispositivos como o G7 podem funcionar com qualquer sistema de administração de insulina disponível no mercado.

Além disso, os pacientes terão acesso a um relatório mais detalhado sobre o que afeta seus níveis de açúcar no sangue. Além de beneficiar os pacientes, esse protocolo também pode abrir caminho para novas pesquisas científicas. Estudos para o uso de métricas de açúcar no sangue para gerenciar distúrbios alimentares podem ganhar força, resultando em tecnologias de saúde mais holísticas. Além disso, o monitoramento da glicemia para controle de peso e otimização da recuperação de atletas são aplicações úteis.

3. smartwatches

Os smartwatches coletam muitos dados de saúde e bem-estar, desde o monitoramento do ritmo cardíaco e oxigênio no sangue até o rastreamento de calorias e sono. Embora não tenham precisão de nível médico, seus dados são uma boa aproximação.

Com compatibilidade entre dispositivos, os smartwatches podem se tornar pontos vitais de troca de informações. Os smartwatches seriam capazes de rastrear métricas abrangentes e criar insights mais personalizados. Eles poderiam integrar dados de monitores de glicose, rastreadores de sono e monitores de ECG em tempo real.

Outro benefício é a precisão dos dados. Atualmente, o rastreamento da frequência cardíaca ou do sono em smartwatches é mais preciso. Mas, com acesso a sensores dedicados de terceiros, sua precisão melhoraria drasticamente. O rastreamento AFib e outros recursos que salvam vidas do Apple Watch poderia ser ainda mais aprimorado por meio dessa integração.

4. Sistemas de detecção de queda

O monitoramento remoto de pacientes idosos ou de baixa mobilidade apresenta vários desafios. Uma das principais tecnologias que garantem sua segurança são os sistemas de detecção de quedas. Esses sistemas ajudam a implantar respostas de emergência e contramedidas. Embora esses sistemas tenham melhorado ao longo dos anos, eles ainda apresentam várias limitações.

Alarmes falsos e tempos de resposta atrasados ​​são deficiências comuns dos sistemas de detecção de quedas. Qualquer um dos casos é problemático e leva a resultados imprecisos. Além disso, a falta de integração com os sistemas de resposta a emergências pode prolongar a assistência instantânea de que o paciente precisa.

A matéria pode melhorar significativamente a precisão. Por exemplo, combinar dados da detecção de queda do Apple Watch e uma câmera de monitoramento remoto do paciente pode ajudar a reduzir alarmes falsos. Uma queda pode acionar a câmera remota do paciente ao conectar o paciente a um socorrista. Também forneceria aos cuidadores estatísticas do paciente em tempo real antes de chegarem ao local por meio de integrações com monitores cardíacos avançados, como coração biológico.

A chave é equilibrar privacidade e eficiência

Quando várias tecnologias podem se comunicar e trocar seus dados de saúde, isso aumenta as preocupações com a privacidade. O nível de privacidade no protocolo Matter dependeria de vários fatores, sendo o mais importante a sua implementação. Ao priorizar a confidencialidade do paciente, essa tecnologia pode potencialmente elevar os sistemas de saúde globalmente.

Os dispositivos que adotam o protocolo devem anonimizar os dados do paciente, solicitar o consentimento do usuário, definir políticas rígidas de compartilhamento de dados e cumprir o Regulamento Geral de Proteção de Dados (GDPR) na UE ou a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguro Saúde (HIPAA) em os EUA. Isso garantiria que, sistemicamente, nenhum dos dados coletados seja mal utilizado e a confidencialidade do paciente seja mantida intacta.

A telessaúde pode se tornar mais precisa com o protocolo da matéria

Com um protocolo universal de saúde e bem-estar em vigor, os dispositivos vestíveis podem atuar como extensões uns dos outros. Isso pode tornar a telessaúde e o monitoramento remoto de pacientes muito mais precisos do que nunca.

Os médicos teriam acesso unificado a dados que variam de dieta, exercício, saúde do coração, sono, níveis de glicose, peso e muito mais. Além disso, as empresas podem aproveitar os modelos de aprendizado de máquina para obter insights relativos e identificar padrões de saúde de longo prazo.