Este algoritmo hará que los relojes inteligentes avisen de la Covid-19 antes de tener los síntomas
Unos investigadores han creado un algoritmo que permite a los relojes inteligentes tener la capacidad de detectar si tiene síntomas de la Covid-19.
14 diciembre, 2021 02:24Noticias relacionadas
Los relojes inteligentes son los wearables más populares en España, ya que ofrecen una gran cantidad de ventajas para el día a día. Unos dispositivos que son capaces de mucho más que dar la hora, como medir las actividades físicas o los diferentes parámetros de salud. En un futuro se espera que también puedan avisar si tienes gripe o la Covid-19 antes de presentar síntomas, algo que respalda una nueva investigación.
Aunque pueda parecer ciencia ficción, unos científicos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford en California (Estados Unidos) han creado un nuevo algoritmo para los relojes inteligentes que lee la frecuencia cardíaca como un indicador del estrés fisiológico o mental. Esto podría alertar a los usuarios de que se están poniendo enfermos antes de presentar los síntomas, incluidos los de la Covid-19.
Los investigadores han probado el nuevo algoritmo, desarrollado con software de código abierto, en 2.155 usuarios que durante ocho meses llevaron relojes inteligentes capaces de medir el estrés y las alteraciones en la frecuencia cardíaca, que si es más alta de lo normal puede ser señal clara de que existe algún problema. Los participantes utilizaron desde el Apple Watch hasta smartwatches Garmin y dispositivos Fitbit, entre otros.
Antes de los síntomas
La idea del estudio fue la de emplear el algoritmo para buscar periodos prolongados durante los cuales la frecuencia cardíaca es más alta de lo normal, aunque averiguar qué es exactamente lo que puede estar mal requiere de investigación. Durante las pruebas se dieron a conocer muchos factores estresantes que provocaron una alerta, como viajes en avión, estrés mental, una intoxicación o correr una maratón, entre otros. Sin embargo, la señal que alerta de la Covid es diferente a todos estos momentos de estrés.
De 84 personas a las que se les diagnosticó Covid durante el estudio, el algoritmo detectó 67. Además, también alertó de un periodo de estrés después de que muchos de los participantes recibieran la vacuna del coronavirus, que podría deberse al aumento en la respuesta inmune generada por el pinchazo. Sin embargo, Michael Snyder, uno de los autores del estudio, aseguró que el hallazgo más importante fue que pudieron detectar el 80% de los casos confirmados de coronavirus antes o cuando los participantes presentaban síntomas.
Una aplicación para teléfonos móviles alertaba a los participantes cuando el nivel de estrés era alto para que pudieran registrar lo que estaban haciendo en ese momento y conocer qué lo había provocado. Para que la alarma saltara, la frecuencia cardíaca debía elevarse durante un espacio prolongado de tiempo, por lo que si alguno salía a correr no saltaba. Del mismo modo, si la personas estaba absolutamente relajado y se recibía una alerta, eso podría ser señal de que algo iba mal, aunque no hubiese pasado mucho tiempo con la señal activada.
"La idea es que las personas eventualmente utilicen esta información para decidir si necesitan hacerse una prueba de Covid-19 o aislarse. Aún no hemos llegado a ese punto, ya que todavía tenemos que probarlo en ensayos clínicos, pero es el objetivo final", afirmó Michael Snyder. Durante las pruebas el algoritmo no pudo diferenciar si alguien estaba estresado por el trabajo o si estaba enfermo, por lo que todavía necesitan refinarlo.
Perfeccionar el algoritmo
El algoritmo no está apto para uso real, ya que los investigadores aún necesitan pulirlo. La idea es perfeccionar las alertas para que puedan avisar de qué es lo que realmente está sucediendo y para ello planean agregar datos al algoritmo como los patrones de sueño, el recuento de pasos y la temperatura corporal.
Unos patrones que podrían corresponder y marcar distintos tipos de estrés. Además, los investigadores planean realizar un ensayo clínico para determinar si las alertas pueden detectar de manera confiable una infección por Covid-19 antes de que aparezcan los síntomas para orientar a los médicos en las decisiones sobre cada paciente.