Con la cámara o el micrófono del móvil, con un alcoholímetro o mediante un sensor en la ropa, desde la aparición de la Covid-19 en 2020 han surgido incontables formas de detectar esta enfermedad que sigue generando picos de contagios en España. Sin embargo, es difícil encontrar algún método que detecte a un positivo antes de surjan los síntomas que no sea los test de antígenos o por una PCR.
[Esta aplicación detecta si tienes Covid-19 con sólo escuchar tu tos]
Hace mucho tiempo que la sociedad convive con la Covid-19 como para no ser necesario recordar que la detección temprana puede ser una de las mejores armas para evitar su expansión entre la población. Las mascarillas y los confinamientos han sido las herramientas (junto con las vacunas) con las que los países siguen luchando para que quienes están infectados pero no cuentan con síntomas no los propague entre otras personas.
En esa detección temprana ha puesto su objetivo un equipo de investigadores de la Universidad McMaster de Canadá, junto otras instituciones. Para reconocer el virus antes de que surjan los síntomas han recurrido a una versión más completa de un dispositivo que se puede ver a diario por la calle, las pulseras y relojes inteligentes.
"Que un dispositivo médico existente pueda usarse con un significado diferente demuestra que los dispositivos portátiles tienen un futuro prometedor", dice David Conen, investigador de McMaster. El equipo ha conseguido desarrollar un algoritmo nuevo gracias a este estudio que ayuda a la pulsera a detectar hasta dos días antes la presencia de virus como este.
Pulsera Ava
A diferencia de otro estudio en el que se usaron modelos de marcas más conocidas, para realizar las pruebas de seguimiento, este programa ha recurrido a una pulsera llamada Ava destinada a analizar en profundidad la fertilidad de las mujeres y que cuenta con aprobación de la FDA y la agencia europea.
Pulsera Ava para la fertilidad
El dispositivo, que se basa en una sencilla pulsera con sensores para recoger todos los parámetros de salud en tiempo real, está diseñada para medir por la noche y durante cada 10 segundos la frecuencia cardíaca y sus variaciones, la frecuencia respiratoria, la temperatura de la piel, así como la variación del flujo sanguíneo, es decir, la velocidad a la que la sangre se mueve a través de los tejidos del cuerpo.
Todos estos datos sirven a Ava para reconocer las distintas fases de fertilidad de la mujer, los niveles hormonales del día a día y la producción de óvulos para avisarla cuando es más probable que se quede embarazada. Unos objetivos que han dejado de lado durante este proyecto de investigación para dedicarse a valorar otras pequeñas variaciones que indiquen que el usuario se ha infectado, antes de que el mismo perciba cualquier síntoma de enfermedad.
Capturas de aplicación para covid
El brazalete se sincronizó con una aplicación móvil modificada que se usó para registrar cualquier actividad que pudiera afectar el sistema nervioso central del cuerpo, como el consumo de alcohol y la ingesta de drogas o medicamentos, así como cualquier síntoma potencial de Covid-19.
Aunque Ava es un servicio específico y actualmente está enfocado a la concepción, el estudio en el que ha participado reflejan la oportunidad que suponen estos dispositivos para reconocer contagios a tiempo. Su tecnología y el algoritmo desarrollado en este programa se podrían trasladar al resto de wearables del mercado como el Apple Watch o el Samsung Galaxy Watch que ya cuentan con la mayoría de funciones que utiliza Ava como la medición de frecuencia cardiaca y respiratoria.
Fitbit Sense.
A lo largo de estos dos años, equipos como el Fitbit Sense (rival del reloj de Apple) han adquirido la función de medir la temperatura corporal y se ha estado usando para detectar enfermedades cuando los síntomas empezaban a aparecer. Esta misma cualidad podría ser una de las principales novedades del futuro Apple Watch Pro que la compañía está desarrollando, así como la medición de la presión sanguínea.
El algoritmo
El estudio recopiló con Ava datos de 1.163 participantes desde marzo de 2020 hasta abril de 2021. Durante el periodo de observación 127 participantes dieron positivo por Covid-19 y la pulsera detectó "cambios notables en los cinco indicadores fisiológicos durante todas las etapas de la infección", explica la Universidad McMaster.
Test de antígenos.
Con la información aportada por el primer grupo de estudio se entrenó un algoritmo capaz de analizar con mayor precisión los síntomas de Covid-19 en el 70% de los participantes que se contagiaron. De ellos, el 73% de los casos positivos confirmados se detectaron hasta dos días antes de que aparecieran los síntomas en la etapa de entrenamiento.
Posteriormente, el mismo algoritmo ya entrenado, se probó con el 30% restante de los voluntarios, dando resultados similares: "pudo detectar el 68 por ciento de los casos positivos tan pronto como dos días antes del inicio de los síntomas".
Ampliando la muestra
Los asintomáticos o los días previos a percibir tos o fiebre son los mejores aliados de este virus, cuando circula entre las personas sin que los implicados puedan darse cuenta. Por eso supone un avance importante poder detectar cualquier contagio antes de tiempo.
Apple Watch
"Este estudio está relacionado con múltiples infecciones diferentes u otras enfermedades en las que se pueden usar esos algoritmos para identificar a las personas de manera temprana y tratar de prevenir complicaciones", explican los responsables del informe que ha sido publicado esta semana en la revista BMJ Open.
La muestra realizada inicialmente resulta pequeña para tomar los datos como determinantes, "el grupo carecía de diversidad en etnicidad, edad y ubicación geográfica", señala el equipo de investigación. Aún así, la alta eficacia del dispositivo y el algoritmo desarrollado proporcionan esperanza para detectar con antelación diferentes enfermedades de este tipo. El equipo se dispone en estos momentos a reforzar sus hallazgos con una nueva prueba más grande de 20.000 participantes en los Países Bajos, publicarán los resultados a finales de año.