Los relojes inteligentes y otros dispositivos portátiles pueden usarse para detectar enfermedades, deshidratación e incluso cambios en el recuento de glóbulos rojos, según ingenieros biomédicos e investigadores en genómica de la Universidad de Duke y la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford.
Los investigadores dicen que, con la ayuda del aprendizaje automático, los datos de los dispositivos portátiles sobre la frecuencia cardíaca, la temperatura corporal y las actividades diarias pueden usarse para predecir las mediciones de salud que se observan típicamente durante un análisis de sangre clínico. El estudio aparece en Nature Medicine.
Durante una visita al consultorio médico, un trabajador médico generalmente mide los signos vitales de un paciente, incluida su altura, peso, temperatura y presión arterial. Aunque esta información se archiva en el registro de salud a largo plazo de una persona, generalmente no se usa para crear un diagnóstico. En cambio, los médicos solicitarán un laboratorio clínico, que analiza la orina o la sangre de un paciente, para recopilar información biológica específica que ayude a orientar las decisiones de salud.
Estas medidas vitales y pruebas clínicas pueden informar a un médico sobre cambios específicos en la salud de una persona, como si un paciente tiene diabetes o ha desarrollado prediabetes, si está ingiriendo suficiente hierro o agua en su dieta y si su rojo o blanco el recuento de células sanguíneas está en el rango normal.
Pero estas pruebas no están exentas de inconvenientes. Requieren una visita en persona, que no siempre es fácil de organizar para los pacientes, y los procedimientos como una extracción de sangre pueden ser invasivos e incómodos. En particular, estos signos vitales y las muestras clínicas no se suelen tomar a intervalos regulares y controlados. Solo brindan una instantánea de la salud de un paciente el día de la visita al médico, y los resultados pueden verse influenciados por una serie de factores, como cuándo un paciente comió o bebió por última vez, el estrés o la actividad física reciente.
"Hay una variación circadiana (diaria) en la frecuencia cardíaca y en la temperatura corporal, pero estas mediciones únicas en las clínicas no capturan esa variación natural", dijo Jessilyn Dunn de Duke, co-líder y co-autor correspondiente del estudio. "Pero los dispositivos como los relojes inteligentes o los Fitbits tienen la capacidad de rastrear estas mediciones y cambios naturales durante un período prolongado de tiempo e identificar cuándo hay una variación con respecto a esa línea de base natural".
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Para obtener una imagen coherente y más completa de la salud de los pacientes, Dunn, profesor asistente de ingeniería biomédica en Duke, Michael Snyder, profesor y presidente de genética en Stanford, y su equipo querían explorar si se recopilaban datos a largo plazo de dispositivos portátiles podría coincidir con los cambios que se observaron durante las pruebas clínicas y ayudar a indicar anomalías en la salud.
El estudio, que comenzó en 2015 en Stanford con la cohorte Integrative Personal Omics Profiling (iPOP), incluyó a 54 pacientes. Durante tres años, los participantes de iPOP usaron un reloj inteligente Intel Basis que medía su frecuencia cardíaca, movimiento, temperatura de la piel y activación de las glándulas sudoríparas. Los participantes también asistieron a visitas clínicas regulares, donde los investigadores utilizaron métodos de medición tradicionales para rastrear cosas como la frecuencia cardíaca, la temperatura, el recuento de glóbulos rojos y blancos, los niveles de glucosa y los niveles de hierro.
El experimento mostró que había múltiples conexiones entre los datos del reloj inteligente y los análisis de sangre clínicos. Por ejemplo, si el reloj de un participante indicaba que tenía una activación de las glándulas sudoríparas más baja, medida por un sensor electrodérmico, eso indicaba que el paciente estaba constantemente deshidratado.
"Los métodos de aprendizaje automático aplicados a esta combinación única de datos clínicos y del mundo real nos permitieron identificar relaciones previamente desconocidas entre las señales de los relojes inteligentes y los análisis de sangre clínicos", dijo Łukasz Kidziński, coautor principal del estudio e investigador de Stanford.
El equipo también descubrió que las mediciones que se toman durante un laboratorio de sangre completo, como el hematocrito, la hemoglobina y el recuento de glóbulos rojos y blancos, tenían una estrecha relación con los datos de los dispositivos portátiles. Una temperatura corporal sostenida más alta junto con un movimiento limitado tendía a indicar una enfermedad, que coincidía con un recuento más alto de glóbulos blancos en la prueba clínica. Un registro de actividad disminuida con una frecuencia cardíaca más alta también podría indicar anemia, que ocurre cuando no hay suficiente hierro en la sangre de un paciente.
Aunque los datos de los dispositivos portátiles no son lo suficientemente específicos como para predecir con precisión la cantidad precisa de glóbulos rojos o blancos, Dunn y el equipo son muy optimistas de que podría ser una forma rápida y no invasiva de indicar cuándo algo en los datos médicos de un paciente es anormal.
"Si piensa en alguien que acaba de aparecer en una sala de emergencias, se necesita tiempo para registrarlo, hacer que los laboratorios funcionen y obtener los resultados", dijo Dunn. "Pero si aparecieras en una sala de emergencias y tuvieras un Apple Watch o un Fitbit, lo ideal sería que pudieras extraer los datos a largo plazo de ese dispositivo y usar algoritmos para decir, 'esto puede ser lo que pasando.
"Este experimento fue una prueba de concepto, pero nuestra esperanza para el futuro es que los médicos puedan usar datos portátiles para obtener de inmediato información valiosa sobre la salud general de un paciente y saber cómo tratarlo antes de que se realicen los laboratorios clínicos. regresó ", dijo Dunn. "Existe la posibilidad de una intervención que salve vidas si podemos brindar a las personas la atención adecuada más rápido".
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Fecha actualización el 2021-05-27. Fecha publicación el 2021-05-27. Autor: Oscar olg Mapa del sitio Fuente: laboratoryequipment