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Relojes inteligentes en la prevención y detección de la Covid-19

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Reloj Inteligente Covid19

Los relojes inteligentes, no sólo sirven para dar la hora o atender a las llamadas entrantes del móvil, sino que realizan funciones tan importantes para el control de nuestra salud como: 

  • Medición del ritmo cardíaco
  • Control de los ciclos de sueño
  • Monitorización de la actividad física

Por todo ello, los smartwatch se han convertido en un complemento perfecto para potenciar el autocuidado y, ahora también, para prevenir y detectar la infección por Covid-19. 

Los datos recopilados por los relojes inteligentes pueden ayudarnos a detectar determinados síntomas característicos de la Covid-19

Desde hace algunos años atrás, el uso de los wearables en el ámbito de la salud ha incrementado exponencialmente. 

Los wearables son aquellos dispositivos electrónicos que llevamos colocados sobre nuestro cuerpo -como gafas, pulseras, relojes o anillos-. Interactúan directamente con el usuario, recopilando información para, posteriormente, almacenarla y transferirla a otros dispositivos con los que se encuentran conectados. 

Precisamente, por esa gran capacidad de medición y control continuo, los wearables (como los relojes inteligentes o las pulseras de actividad) han sido los que más incidencia han tenido en el sector del autocuidado.  

Gracias a ellos, podemos establecer un control directo sobre nuestro ritmo cardíaco, saber cuál es nuestro rendimiento físico, o conocer cuál es la calidad de nuestro sueño. 

De esta manera, dichos dispositivos logran establecer una supervisión constante sobre nuestros hábitos y signos vitales. Aspectos que pueden verse alterados al contraer, por ejemplo, la infección por Covid-19. 

¿Cómo los relojes inteligentes o pulseras de actividad pueden ayudarnos a detectar la infección por Covid-19?

Uno de los mayores desafíos para prevenir la transmisión de la Covid-19 se encuentra en la capacidad de identificar, rastrear y aislar rápidamente, a las personas contagiadas y evitar, así, que puedan propagar la infección al resto de la población. 

Esta capacidad de respuesta rápida se ve dificultada enormemente por dos cuestiones:

  • La saturación del sistema sanitario y la falta de materiales para realizar pruebas -como PCR, tests de antígenos o análisis serológicos-. 
  • El hecho de que las personas únicamente se someten a estas pruebas cuando presentan síntomas o son conocedoras de que han estado en contacto con un positivo. 

Parte de la comunidad científica, ha considerado que los relojes inteligentes y las pulseras de actividad pueden ayudarnos a solventar esta problemática, gracias a las funciones de monitorización que desempeñan. 

A partir del almacenaje de la información como la frecuencia cardíaca en reposo, la calidad del sueño, y la actividad física desarrollada por el usuario, se puede realizar un análisis de estos datos y observar si existen cambios que puedan indicar que esa persona está contrayendo, por ejemplo, una enfermedad viral. 

En esta línea han trabajado los investigadores del Scripps Research Translational Institute -Estados Unidos- en su estudio Detect.1

Con él, pretenden demostrar que se pueden identificar casos de Covid-19 a través de la evaluación en los cambios como el ritmo cardíaco o el sueño, junto con otro síntomas autoinformados por el usuario. 

Estudio científico “Detect” 

¿Cómo demostrar la hipótesis de que se puede identificar los casos positivos de Covid-19 a través de la información suministrada por relojes o pulseras inteligentes? Para dar respuesta a esta pregunta, los investigadores del Scripps Research Translational Institute crearon una plataforma. 

En ella, todas las personas que así lo quisieran, podían compartir los datos recopilados por sus wearables. También, otra información relativa a síntomas o a resultados de pruebas diagnósticas. Entre marzo y junio de 2020, 30.529 personas (estadounidenses) se inscribieron para formar parte de este estudio científico llamado «Detect»2.

Gracias a los datos suministrados por todos los participantes, los investigadores pudieron observar cuántos de ellos mostraban alteraciones en:

  • Sus rangos normales de frecuencia cardíaca en reposo.
  • Sueño.
  • Y/o nivel de actividad. 

Paralelamente, analizaron aquellos casos en los que los participantes habían informado presentar síntomas de la infección por Covid-19.

Así, los investigadores pudieron detectar cambios específicos, indicativos de infección por Covid-19, relativos al ritmo cardíaco, sueño o nivel de actividad. Por ejemplo, el estudio demostró que el sueño y la actividad física de los participantes positivos en Covid-19 se vieron significativamente más afectados que en aquellos participantes negativos.

Debe tenerse en cuenta que se trata de un estudio basado en una muestra relativamente pequeña de participantes. Aunque bien es cierto que esta investigación ha arrojado un poco de luz sobre el comportamiento del virus y sus síntomas tempranos. Además de ayudar a mejorar la capacidad de identificación de casos positivos de Covid-19.

Por ello, los investigadores siguen trabajando para recopilar más datos e información que les permita diseñar un modelo predictivo fiable y eficaz. 

Los wearables cada vez más presentes en la lucha contra la Covid-19

La identificación temprana de los casos positivos de covid-19 es esencial para poder poner freno a la transmisión del virus. 

Todas las herramientas y dispositivos que nos ayuden a cumplir dicho objetivo, serán bienvenidos. Y, los relojes inteligentes y las pulseras de actividad, son unos grandes candidatos para ello. 


Fuentes: 

  1. Giorgio Quer ,Jennifer M. Radin ,Matteo Gadaleta ,Katie Baca-Motes ,Lauren Ariniello ,Edward Ramos ,Vik Kheterpal ,Eric J. Topol y Steven R. Steinhubl. Wearable sensor data and self-reported symptoms for COVID-19 detection. Nature Medicine [Internet]. 2020 [citado 30 noviembre 2020] Disponible en: https://www.nature.com/articles/s41591-020-1123-x#Sec3 
  2. Giorgio Quer ,Jennifer M. Radin ,Matteo Gadaleta ,Katie Baca-Motes ,Lauren Ariniello ,Edward Ramos ,Vik Kheterpal ,Eric J. Topol y Steven R. Steinhubl. Wearable sensor data and self-reported symptoms for COVID-19 detection. Nature Medicine [Internet]. 2020 [citado 30 noviembre 2020] Disponible en: https://www.nature.com/articles/s41591-020-1123-x#Sec3

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