El uso de smartwatches (relojes digitales) o dispositivos de fitness que almacenan y registran información en tiempo real tienen un potencial desaprovechado para la industria sanitaria. Gracias a sus características, entre las que se destaca la facilidad de uso y transporte, métodos de registro de datos y posibilidad de emitir alertas sobre el estado de salud de los usuarios.
Bajo estas premisas, un grupo de investigadores financiados por los NIH (Institutos Nacionales de Salud) decidieron analizar otros usos para estos dispositivos, específicamente para los sensores portátiles modificados para predecir los resultados de pruebas clínicas de laboratorio. La investigación comenzó con la comparación entre la captación de datos a través de dispositivo portátil con las mediciones realizadas en un entorno clínico. Para ello, siguieron a 54 participantes durante aproximadamente tres años.
En ese tiempo, los participantes de esta etapa acudió a unas 40 visitas clínicas y llevó un reloj inteligente durante aproximadamente 340 días. El smartwatch capturaba información sobre cuatro signos vitales: la frecuencia cardíaca, la temperatura de la piel, el recuento de pasos y la actividad electrodérmica, mientras que en el entorno hospitalario se registró la frecuencia cardíaca, la temperatura oral y se realizaron paneles de laboratorio clínico, incluyendo un recuento sanguíneo completo, un panel metabólico completo y un panel de colesterol.
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El hallazgo más notorio fue la consistencia en los datos registrados por el reloj inteligente. Se observó con especial interés que este dispositivo brinda una lectura más precisa y consistente de la frecuencia cardíaca, ya que las mediciones realizadas en la clínica presentaban una variabilidad significativamente mayor entre ellas. Sin embargo, la temperatura oral generalmente tenía menos variabilidad que la temperatura de la piel medida con el smartwatch.
En una segunda etapa, el grupo de expertos optó por averiguar si dicha información podría funcionar como predictor de resultados, a partir de los datos recopilados por los relojes inteligentes y con ello, advertir sobre alteraciones en el organismo en etapas tempranas. Antes de crear un modelo predictivo, se alizaron los datos longitudinales recogidos de los dispositivos y convirtieron las mediciones en más de 150 características diferentes, como la frecuencia cardíaca media durante el ejercicio, la variabilidad nocturna de la temperatura de la piel y la actividad electrodérmica general. Posteriormente, se combinaron las características con modelos de aprendizaje automático para identificar los resultados clínicos con múltiples variables.
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¿Qué ventajas tendría el uso de relojes digitales en el monitoreo de pacientes?
Durante este proceso, los investigadores notaron que los resultados propuestos por la tecnología coincidían con los resultados de varias pruebas clínicas, siendo cuatro los análisis de sangre con resultados más predecibles. Estas pruebas incluían el recuento de glóbulos rojos (RBC), el recuento absoluto de monocitos, los niveles de hemoglobina (HBG) y los niveles de hematocrito (HCT).
Además, descubrieron que la actividad electrodérmica es uno de los predictores más importantes en los resultados de las pruebas de RBC, HBG y HCT. “Es probable que la actividad electrodérmica tenga un gran potencial clínico, como la detección de la deshidratación, especialmente en personas mayores, pero aún no se ha aprovechado como recurso en este entorno“, señaló la doctora Jessilyn Dunn, profesora adjunta de ingeniería biomédica en la Universidad de Duke. Otras mediciones del smartwatch fueron clave en la predicción de resultados de análisis de sangre específicos. Por ejemplo, las mediciones más importantes para predecir el recuento absoluto de monocitos se basaron en el recuento de pasos y la temperatura de la piel.
Ante estas novedades, los investigadores afirman en su artículo publicado en la revista Nature que los datos proporcionados por los relojes no reemplazan a los análisis clínicos, pero pueden ser considerados como alertas tempranas que ayuden al usuario a consultar antes de que el estado de salud empeore.
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