Los rastreadores de fitness vestibles podrían detectar el COVID antes que tú

Por Tara Haelle

30 de noviembre de 2021 -- Tu smartwatch o rastreador de fitness te permite saber cuántos pasos has dado, cuánto has dormido y cuál ha sido tu frecuencia cardíaca máxima durante ese entrenamiento matutino. ¿Qué pasaría si pudiera indicarle cuándo se ha infectado con el virus COVID-19 antes de notar ningún síntoma?

Eso es exactamente lo que un grupo de investigadores esperaba que ocurriera cuando probaron un sistema de alerta de infección por COVID-19 en tiempo real que se basaba en los datos que pueden recoger los relojes inteligentes y los dispositivos de monitorización de la actividad. El sistema que construyeron detectó el 80% de las infecciones presintomáticas y asintomáticas, según un estudio reciente publicado en Nature Medicine.

En el estudio participaron más de 3.300 adultos de entre 18 y 80 años que instalaron la aplicación de los investigadores, llamada MyPHD, en sus dispositivos Android o Apple. La aplicación recogía los datos de los wearables que ya tenían y los transfería a un servidor seguro en la nube donde los investigadores podían analizar los datos. Los wearables incluían Fitbits, Apple Watches, dispositivos Garmin y otros gadgets compatibles con las plataformas HealthKit de Apple o Google Fit.

Los científicos utilizaron un algoritmo para buscar variaciones en el recuento de pasos, la frecuencia cardíaca y los patrones de sueño de los participantes. Si el algoritmo detectaba una medición fuera del rango normal esperado que sugería un factor de estrés físico, enviaba una alerta al usuario. Los participantes que recibían una alerta respondían entonces a varias preguntas sobre si se habían sometido a la prueba COVID-19, su nivel de actividad, cualquier síntoma, medicación y estado de vacunación. La aplicación no hacía ninguna recomendación médica sobre el aislamiento o la realización de pruebas.

Durante el estudio, desde noviembre de 2020 hasta julio de 2021, más de 2.100 participantes recibieron alertas diarias en tiempo real, y más de 2.100 completaron al menos una encuesta. De las 278 personas que declararon haber recibido una prueba positiva de COVID-19, 84 participantes (todos ellos llevaban un Fitbit o Apple Watch) tenían suficientes datos en torno al momento en que tuvieron una infección para recibir alertas.

Tres días antes

Sesenta y siete de estas personas recibieron alertas que sugerían la posibilidad de una infección. Las alertas detectaron una lectura anormal una media de tres días antes de que la persona desarrollara los síntomas.

Las señales de alerta estaban incluso relacionadas con 14 de los 18 casos en los que el resultado de la prueba era positivo pero no había síntomas. Además, el algoritmo pudo detectar los cambios físicos que presentaban las personas como resultado de haber recibido la vacuna COVID-19.

A pesar del éxito de la aplicación a la hora de identificar lecturas anormales relacionadas con infecciones, se emitieron muchas alertas que no estaban relacionadas con infecciones.

"La mayoría de las alertas anotadas pueden atribuirse a otros acontecimientos, como dormir poco, el estrés, el consumo de alcohol, el ejercicio intenso, los viajes u otras actividades", señalaron los investigadores.

Pero también son situaciones en las que la persona probablemente ya sabe por qué la lectura fue anormal, por lo que no se alarmaría de que pudiera tener una infección, sugirieron los autores. Aunque el estudio duró menos de un año, los participantes dijeron que no se cansaron de las alertas. Los investigadores tienen previsto perfeccionar su aplicación para que los usuarios puedan ajustar la sensibilidad de las lecturas que activan una alerta.