En la última década los wearables -o dispositivos vestibles- especialmente los relojes, han ido ganando popularidad debido a su gran utilidad. Y recientemente se ha descubierto que también podrían ayudar a seguir la evolución de los síntomas de algunas enfermedades.

Un nuevo estudio de la Universidad de Michigan (U-M) descubrió que cuando se enferma de dolencias como la COVID-19, el smartwatch puede seguir la progresión de los síntomas.

El estudio examinó los efectos de la COVID-19 con seis factores derivados de los datos del ritmo cardíaco. Los investigadores creen que el mismo método podría utilizarse para detectar otras enfermedades, como la gripe.

“Este trabajo nos permite comprender mejor cómo se manifiesta la progresión de la enfermedad en los datos de los dispositivos portátiles y sienta las bases para futuros sistemas de detección precoz”, explica a Metro Daniel Forger, profesor de investigación de medicina computacional y bioinformática y principal autor del estudio.

Siguiendo a los estudiantes de la U-M y a los médicos en formación por todo el país, los investigadores descubrieron nuevas señales integradas en el ritmo cardíaco que indicaban cuándo se infectaban los individuos con COVID-19 y cómo enfermaban.

Descubrieron que las personas con el virus experimentaban un aumento de la frecuencia cardíaca por pasos tras la aparición de los síntomas. También detectaron que el COVID-19 amortiguaba las señales de sincronización biológica, cambiaba la forma en que la frecuencia cardíaca respondía a la actividad, alteraba la frecuencia cardíaca basal y desencadenaba señales de estrés.

Para el estudio, los científicos se centraron en desglosar la señal captada por los dispositivos portátiles en múltiples componentes diferentes para obtener una visión multidimensional de la frecuencia cardíaca.

“Todos estos componentes se basan en diferentes sistemas fisiológicos. Esto nos da realmente información adicional sobre la progresión de la enfermedad y la comprensión de cómo una enfermedad afecta a estos diferentes sistemas fisiológicos a lo largo del tiempo”, dijo Caleb Mayer, estudiante de doctorado en matemáticas y coautor del estudio.

Los investigadores creen que este trabajo establece algoritmos que pueden utilizarse para comprender el impacto de las enfermedades en la fisiología del ritmo cardíaco, lo que puede constituir la base para que los profesionales médicos desplieguen el uso de dispositivos portátiles en la asistencia sanitaria.

US$47 mil millones

es el valor del mercado mundial de la tecnología wearable en 2021 y se espera que se amplíe a más de $118,16 mil millones para 2028, según un informe de Grand View Research.

Principales hallazgos de la investigación

-El aumento de la frecuencia cardíaca por paso, una medida de la disfunción cardiopulmonar, aumentó tras la aparición de los síntomas.

-La frecuencia cardíaca por paso fue significativamente mayor en los participantes que reportaron tener tos.

-La incertidumbre de la fase circadiana, la incapacidad del cuerpo para cronometrar los eventos diarios, aumentó alrededor del inicio de los síntomas de la COVID-19. Dado que esta medida se relaciona con la fuerza y la consistencia del componente circadiano del ritmo de la frecuencia cardíaca, esta incertidumbre puede corresponder a los primeros signos de infección.

-La frecuencia cardíaca basal diaria tendía a aumentar en el momento de la aparición de los síntomas o antes. Los investigadores plantean la hipótesis de que esto se debe a la fiebre o al aumento de la ansiedad.

-La frecuencia cardíaca tendía a estar más correlacionada alrededor del inicio de los síntomas, lo que podría indicar los efectos de la hormona adenosina relacionada con el estrés.

Entrevista

Daniel Forger,

profesor de matemáticas, profesor de investigación de medicina computacional y bioinformática de la Universidad de Michigan, EE.UU.

P: ¿Cómo se le ocurrió la idea de estudiar el seguimiento de los síntomas de la COVID-19 con ‘wearables’?

- A medida que se generaliza el uso de dispositivos portátiles de consumo, surgen nuevas oportunidades para analizar las amplias colecciones de datos que recogen. Nuestro grupo ha trabajado en la puntuación del sueño, la evaluación de la fase circadiana, la pre-detección de la fiebre y otros temas con los wearables. Por eso, con la llegada de la pandemia de COVID-19, queríamos saber si nuestros algoritmos podían ayudar en la pandemia.

P: ¿Cómo pueden los dispositivos portátiles rastrear los síntomas de las enfermedades?

- Los wearables, incluso los menos especializados como los Fitbits o los Apple Watch, capturan una gran cantidad de datos cada día. A continuación, extraemos información significativa de estos datos, utilizando las matemáticas y el conocimiento de los diferentes sistemas fisiológicos. Esta información nos dice cómo progresa la enfermedad, por ejemplo, desde un embotamiento de la variación circadiana antes de la aparición de los síntomas hasta un aumento del efecto de la actividad sobre la frecuencia cardíaca después de la aparición de los síntomas, en particular en el caso de las personas con tos (quizás debido a problemas respiratorios). Los trabajos futuros deberán determinar qué cambios son exclusivos del COVID-19 o persisten en otras enfermedades respiratorias.

P: ¿Por qué es tan importante la frecuencia cardíaca para el seguimiento de los síntomas?

- La gente suele pensar en la frecuencia cardíaca como un número o una métrica en un momento dado, pero este signo vital capta los efectos de múltiples sistemas fisiológicos. Por ejemplo, la frecuencia cardíaca tiene un nivel de reposo diferente para cada persona. Presenta una variación circadiana (diaria) programada por los relojes internos a lo largo del día. Responde a la cantidad de actividad que se realiza, y las hormonas influyen en ella, etc. Mostramos cómo estos sistemas se ven afectados de forma diferencial a medida que avanza la enfermedad.

P: ¿Cómo puede ayudar su método a los pacientes?

- Los wearables recogen datos de forma continua y, por tanto, permiten obtener información personalizada y en tiempo real en un entorno ambulatorio. Queremos dejar claro que nuestro trabajo no pretende sustituir la información médica que se recibe de los médicos especializados: hay que seguir acudiendo al médico. Pero este trabajo nos permite comprender mejor cómo se manifiesta la progresión de la enfermedad en los datos de los dispositivos portátiles y sienta las bases para futuros sistemas de detección precoz (que podrían ser especialmente interesantes en entornos con pocos recursos).