Monitorar regularmente a pressão arterial é essencial para avaliar e acompanhar diversas condições de saúde, principalmente as doenças que afetem o sistema cardiovascular.
Essa medida serve para controle e diagnóstico médico como também permitir que plataformas de monitoramento consigam estabelecer uma correlação da doença com o comportamento e hábitos e estilo de vida do paciente.
Porém a técnica e os tipos de aparelho utilizados pelo próprio paciente, de forma doméstica, podem interferir e causar um resultado que não é o real. Além de que, os dispositivos convencionais de uso ambulatorial são desconfortáveis, volumosos e intrusivos.
Entretanto, um estudo propõe um monitoramento mais confiável através de um dispositivo simples de se utilizar, baseado em bioimpedância elétrica.
Um artigo publicado na revista científica Nature Nanotechnology, apresenta uma solução confortável, discreta e precisa para medições contínuas de monitoramento da pressão arterial.
Pesquisadores da Universidade do Texas em Austin, nos Estados Unidos, desenvolveram uma tatuagem eletrônica de grafeno, que pode permanecer no pulso por horas.
Chamado de e-tattoo, a “tatuagem” de grafeno é fina, autoadesiva, leve e discreta, funcionando como interface bioeletrônica humana, baseada em bioimpedância elétrica
Através desse dispositivo de monitoramento, a aferição da pressão arterial pode ser feita em qualquer tipo de situação, de momentos de alto nível de estresse até sono profundo.
Além de não ser invasiva e precisa (desempenho equivalente ao Grau A), a tatuagem eletrônica pode ser usada confortavelmente no pulso por mais de 300 minutos contínuos, com um nível de precisão que excede quase todas as opções disponíveis no mercado hoje.
As medições são feitas através de bioimpedância, no qual são disparadas correntes elétricas na pele, seguido de uma análise da resposta do corpo.
Existe uma correlação entre essa reação e as alterações no níveis de pressão arterial, devido a modificações que ocorrem no volume sanguíneo, que são posteriormente analisadas por um modelo de aprendizado de máquina.
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