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Una aplicación y un reloj inteligente lograron detectar casos de covid-19

Por 2 diciembre 2021 Sin comentarios

Estudio documentó cómo un algoritmo fue capaz de detectar mediciones atípicas en el sistema fisiológico relacionadas con el virus.

Redacción Gestarsalud

Un estudio publicado por la revista médica ‘Nature Medicine’ evidenció cómo a través de un sistema de alerta basado en un algoritmo se pudo detectar la infección por Sars-CoV-2 pre-sintomática y asintomática en un gran porcentaje de casos, además de otras enfermedades respiratorias.

Este sistema de alerta funciona en tiempo real por medio de la aplicación móvil ‘MyPHD’, que detecta y recopila diferentes tipos de datos fisiológicos como frecuencia cardíaca, recuento de pasos, sueño y temperatura, con el fin de buscar períodos anormales en el ser humano.

De hecho, otros estudios recientes ya habían demostrado que los dispositivos portátiles se pueden usar para identificar signos tempranos de enfermedades infecciosas como la enfermedad de Lyme o infecciones virales respiratorias. Y aunque este estudio estuvo enfocado en relojes inteligentes, otros dispositivos portátiles también podrían llevar a cabo este rastreo.

¿De qué trata el estudio?

La cohorte de participantes de este estudio estuvo conformada por 3.318 personas de 18 a 80 años y fueron monitoreados entre el 27 de noviembre de 2020 y el 20 de julio de 2021. De este grupo 84 personas estaban infectadas con Sars-CoV-2.

Los participantes se inscribieron previamente a través de la aplicación del estudio llamada “MyPHD”, que posteriormente se conectaría al reloj inteligente. Los relojes inteligentes usados fueron Fitbit, Apple Watch y Garmin, además de otros dispositivos no registrados.

Fue así como se recopilaron todos los datos como frecuencia cardíaca, recuento de pasos y análisis del sueño, e información de salud como por ejemplo encuestas de enfermedades, síntomas, medicamentos y vacunas; estos a su vez se iban transfiriendo de forma segura en tiempo real a la nube para un mejor análisis.

De esta manera el sistema generó alertas de infección presintomática y asintomática por Sars-CoV-2 en 67 personas (80 por ciento) de los individuos infectados. Además, se observaron señales presintomáticas tres días antes de la aparición de los síntomas.

También se encontró que 18 casos en los que los individuos informaron haber dado positivo en la prueba eran asintomáticos, encontrando que 14 de los 18 casos sin síntomas tuvieron alertas cerca de la fecha de la prueba.

Por otro lado, las respuestas detalladas de la encuesta proporcionadas por los participantes revelaron que otras infecciones respiratorias, así como eventos no asociados con la infección como el estrés, el consumo de alcohol y los viajes, también podrían desencadenar alertas, aunque con una frecuencia mucho menor.

“Aquí presentamos el primer sistema de alerta y detección de estrés fisiológico prospectivo en tiempo real que puede detectar una enfermedad de inicio temprano utilizando un reloj inteligente”, indicaron los investigadores.


“Este sistema detecta el covid-19 incluso antes de los síntomas en aproximadamente el 80 por ciento de los casos sintomáticos e incluso identifica casos asintomáticos; esta es la primera vez, que se ha demostrado la detección asintomática de covid-19, aunque se ha informado de otras infecciones”, agrega el estudio.

Es importante resaltar que en este estudio no se proporcionaron recomendaciones médicas a los participantes, aunque la implementación en estudios futuros podría permitirlo.

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Finalmente, los creadores enfatizaron que las alertas se generaron lo suficientemente temprano (una mediana de tres días antes del inicio de los síntomas para los casos de covid-19) para permitir el autoaislamiento temprano y las pruebas efectivas. Cabe resaltar que este estudio fue aprobado por la Universidad de Stanford, que también fue la encargada de realizar los análisis a los datos recopilados.

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