Sensores que te dicen cuándo enfermarás

Obtienen información de nuestro cuerpo y la procesan para saber cuándo algo va mal. Y por qué.

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El autor del estudio, Michael Snyder, con algunos de los dispositivos utilizados durante el periodo de prueba. Crédito imagen: Steve Fisch

Los sensores de la tecnología ponible permiten llevar el control de diferentes variables de nuestro cuerpo, que van desde la frecuencia cardíaca, la actividad, la temperatura de la piel e incluso la exposición a rayos gamma y rayos X. Todos estos datos pueden revelar mucho sobre lo que está sucediendo dentro de una persona, incluyendo el inicio de la infección, la inflamación e incluso la resistencia a la insulina. Así lo afirma un reciente estudio realizado por investigadores de la Universidad de Stanford.

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En total, el equipo de expertos recolectó cerca de 2.000 millones de mediciones de 60 personas, incluyendo datos continuos de los dispositivos usados por cada participante y datos periódicos de pruebas de laboratorio de su química sanguínea, expresión génica y otras medidas. Los participantes usaron entre uno y ocho sensores de actividad disponibles comercialmente disponibles y otros más precisos que recogieron más de 250.000 mediciones al día. El equipo recopiló datos sobre el peso, el ritmo cardiaco, la cantidad de oxígeno en la sangre, la temperatura de la piel, la calidad del sueño y las calorías gastadas.

El estudio, publicado en Plos Biology, demostró que, dado un rango básico de valores para cada persona, es posible monitorizar las desviaciones de lo normal y asociarlas con condiciones ambientales, enfermedades y otros factores que afectan la salud. Los algoritmos diseñados para captar estos patrones de cambio podrían contribuir potencialmente al diagnóstico clínico ya la investigación.
Un ejemplo de este diagnóstico es que podría ayudar a distinguir a las personas con resistencia a la insulina, un precursor de la diabetes tipo 2. De los 20 participantes que recibieron pruebas de glucosa, 12 eran resistentes a la insulina. El equipo diseñó y probó un algoritmo que combinaba los pasos diarios de los participantes, la frecuencia cardíaca diurna y la diferencia entre la frecuencia cardíaca diurna y nocturna. El algoritmo fue capaz de procesar los datos de sólo estas pocas medidas simples, para predecir qué individuos en el estudio era probable que fueran resistentes a la insulina.
“Tenemos más sensores en nuestros coches que len nuestro cuerpo – explica Michael Snyder, líder del estudio, en un comunicado –. En el futuro esta situación se revertirá. Los consumidores ya han comprado millones de dispositivos portátiles, incluyendo más de 50 millones de relojes inteligentes y otros 20 millones de monitores de fitness. La mayoría de ellos se utilizan para realizar un seguimiento de la actividad, pero podrían ajustarse fácilmente para realizar un seguimiento más directo de las medidas de salud”.

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