Isso permite que, diagnósticos antes custosos que dependiam de, por exemplo uma ressonância magnética, necessitem apenas de um dipstick de papel.
Outrora, numa publicação na ACS Nano (parte de uma das maiores comunidades científicas do mundo), engenheiros demonstraram um aplicativo para o Google Glass capaz de transformar qualquer pessoa num exímio leitor de fitas dos mais diversos exames urina.
Os pontos positivos de uma e de outro são claros. Com uma simples fita de teste de urina, o MIT permite baratear e agilizar diversos tipos de diagnósticos. No estudo, os engenheiros foram capazes de detectar câncer colorretal e trombose em ratos (além dessas duas doenças, métodos para diversas outras estão sendo estudados por outras entidades).
Já o programa do Google Glass traz uma tecnologia já bem usual, semelhante ao de leitores de QR code. No entanto, agora vem aplicada ao uso médico. Os cientistas foram capazes de fazer com que o aparelho da Google tirasse uma foto do teste e, com isso, lesse qualitativamente (qual tipo de teste de urina estava sendo mostrado) e quantitativamente (teste de antígeno prostágeno específico – PSA).
Isso é capaz, por exemplo, de permitir uma área do globo utilize a força computacional e a análise de dados para cobrir uma eventual falta de profissionais da saúde capacitados para isso. Outra possibilidade é a de talvez diminuir o tempo de formação de um profissional na capacitação de leitura de testes e abrir espaço para que ele foque em outros assuntos talvez mais importantes.
Da junção de ambas as tecnologias, surgem outras possibilidades. Hoje, uma máquina leitora de testes laboratoriais de sangue ou testes de sequenciamento é, hoje, algo com um custo elevado, pela tecnologia que emprega. Talvez um teste de urina de papel não seja capaz de substituir os testes mais refinados que temos hoje. Mas, quem sabe, um equipamento que utilize essas inovações de reconhecimento de imagens, semelhante a utilizada no Google Glass, seja muito mais barata e rápida. Isso permitiria que instituições/países com muito menos recursos consigam também diagnosticar doenças que hoje são encaminhadas apenas para grandes centros.
Por sua vez, esse aumento do número de diagnósticos, geraria mais dados, o que poderia trazer um maior conhecimento sobre o assunto através do Big Data. E é nesse sentido que as inovações médicas tem que caminhar: reduzindo custos, ampliando o acesso, gerando mais dados e processando esses para que isso se torne um ciclo que vise sempre a melhor qualidade de vida de uma população.
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