Un grupo de investigadores han probado un sistema de alerta de infección por covid-19 en tiempo real que se basa en los datos que los relojes inteligentes pueden recopilar. El sistema que construyeron detectó el 80 por ciento de las infecciones presintomáticas y asintomáticas, según un estudio reciente publicado en Nature Medicine.
El estudio involucró a más de 3,300 adultos de 18 a 80 años que instalaron la aplicación de los investigadores, llamada MyPHD, en sus dispositivos Android o Apple.
“En este estudio, construimos un sistema de alerta basado en relojes inteligentes en tiempo real que detecta señales fisiológicas y de actividad aberrantes (frecuentas cardíacas y pasos) asociadas con el inicio de la infección temprana e implementamos este sistema en un estudio prospectivo”, señalan los científicos.
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La aplicación recopiló datos y los transfirió a un servidor en la nube donde los investigadores pudieron analizar la información. Incluían Fitbits, Apple Watches, dispositivos Garmin y otros dispositivos que eran compatibles con las plataformas HealthKit de Apple o Google Fit.
Se observaron señales presintomáticas a una mediana de 3 días antes del inicio de los síntomas. El examen de las respuestas detalladas a la encuesta proporcionadas por los participantes reveló que otras infecciones respiratorias, así como eventos no asociados con la infección, como el estrés, el consumo de alcohol y los viajes, también podrían desencadenar alertas, aunque con una frecuencia media mucho menor (1,15 días de alerta por persona en comparación con 3,42 días de alerta por persona para casos de enfermedad por coronavirus de 2019).
Por lo tanto, el análisis de las señales de los relojes inteligentes mediante un algoritmo de detección en línea proporciona una advertencia anticipada de la infección por SARS-CoV-2 en un alto porcentaje de casos.
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“Este estudio muestra que un sistema de alerta en tiempo real se puede utilizar para la detección temprana de infecciones y otros factores estresantes y se puede emplear en una plataforma de código abierto que es escalable para millones de usuarios”.
Hasta ahora, no se ha examinado la capacidad de detectar prospectivamente infecciones virales respiratorias y otros eventos de estrés, ni se ha desarrollado un sistema para realizar esto a escala.
“Un enfoque de detección temprana que utilice un sistema de monitoreo y alerta puede permitir el autoaislamiento temprano, el tratamiento y la asignación efectiva de recursos sanitarios y proporcionar una herramienta invaluable para contener potencialmente las pandemias.
“En este estudio, creamos, hasta donde sabemos, el primer sistema de monitoreo y alerta a gran escala en tiempo real para detectar eventos fisiológicos anormales, incluido el inicio de la infección por covid-19, utilizando algoritmos agnósticos en diferentes tipos de relojes inteligentes”, indica el estudio realizado por científicos del departamento de genética de la facultad de medicina de la Universidad de Stanford en Estados Unidos. N
