Datos de Smartwatch utilizados para predecir resultados de pruebas clínicas
Predicción de mediciones de laboratorio clínico a partir de signos vitales recopilados mediante dispositivos portátiles. Crédito: DOI: 10.1038/s41591-021-01339-0
Con la creciente prevalencia de relojes inteligentes y monitores de actividad física, ¿cuál es la mejor manera de aprovechar el potencial de estos dispositivos? Un equipo de investigadores financiados por los NIH tiene la idea de usar estos sensores portátiles como una forma de predecir los resultados de las pruebas clínicas, lo que podría servir como una señal de advertencia temprana para problemas de salud subyacentes.
«Los dispositivos portátiles de consumo tienen un enorme potencial sin explotar para facilitar el control y, potencialmente, la predicción de la salud y las enfermedades humanas», dijo Grace Peng, Ph.D., directora del programa NIBIB en Modelado matemático, simulación y análisis. «Este estudio, que investiga cómo se asocian los datos de los relojes inteligentes con las pruebas de laboratorio clínico, es un importante paso adelante en este campo floreciente».
Para comprender mejor cómo se podrían incorporar los relojes inteligentes a la atención médica de rutina, los autores del estudio primero evaluó cómo los datos capturados usando un dispositivo portátil en comparación con las mediciones tomadas en un entorno clínico. Para hacer esto, siguieron a 54 participantes durante aproximadamente tres años. Durante este tiempo, cada participante tuvo alrededor de 40 visitas a la clínica y usó un reloj inteligente durante aproximadamente 340 días. El reloj inteligente midió cuatro signos vitales: frecuencia cardíaca, temperatura de la piel, conteo de pasos y actividad electrodérmica (una medida de la conductancia de la piel). En la clínica, se midieron la frecuencia cardíaca y la temperatura oral, y se realizaron paneles de laboratorio clínico, incluido un hemograma completo, un panel metabólico completo y un panel de colesterol.
Los investigadores evaluaron la diferencia en los signos vitales medido durante las visitas clínicas frente a las mediciones continuas de un reloj inteligente. Descubrieron que las mediciones de temperatura eran más consistentes cuando se evaluaban en un entorno clínico, ya que la temperatura oral generalmente tenía menos variabilidad que la temperatura de la piel medida con un dispositivo portátil. Sin embargo, los investigadores descubrieron que el reloj inteligente proporcionaba lecturas de frecuencia cardíaca más precisas, ya que las mediciones realizadas en la clínica presentaban una variabilidad significativamente mayor entre ellas. «Cuando se miden sus signos vitales en el consultorio de un médico, hay una gran variedad de variables que pueden afectar la medición de la frecuencia cardíaca, como la hora del día, qué tipo de actividades estaba haciendo antes de su cita o incluso si estaba nervioso durante la prueba», explicó el autor principal del estudio, Michael Snyder, Ph.D., presidente del Departamento de Genética de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford. «Por otro lado, debido a que un reloj inteligente se usa continuamente, la frecuencia cardíaca del usuario se puede medir a lo largo del día, lo que resulta en una medición mucho más consistente con una variabilidad significativamente menor».
A continuación, los investigadores querían determinar si podrían predecir los resultados de las pruebas de laboratorio clínico utilizando la información recopilada de los relojes inteligentes. La generación de tales modelos de predicción requiere una inmensa cantidad de información, que se capturó durante el período de monitoreo extendido. Por lo tanto, los investigadores analizaron los datos longitudinales recopilados de los dispositivos y convirtieron las mediciones en más de 150 características diferentes, como la frecuencia cardíaca promedio durante el ejercicio, la variabilidad nocturna de la temperatura de la piel y la actividad electrodérmica general. Luego, usando modelos de aprendizaje automático, combinaron estas funciones para predecir los resultados de laboratorio clínico.
Luego, los investigadores compararon los resultados previstos generados a partir de sus modelos con los resultados observados en las pruebas de laboratorio realizadas en la clínica. Descubrieron que sus predicciones se alineaban con los resultados de varias pruebas clínicas, y cuatro análisis de sangre tenían los resultados más predecibles. Estas pruebas incluyeron el recuento de glóbulos rojos (RBC), el recuento absoluto de monocitos, los niveles de hemoglobina (HBG) y los niveles de hematocrito (HCT). Curiosamente, los investigadores encontraron que las mediciones relacionadas con la actividad electrodérmica fueron un factor importante en la predicción de los resultados de las pruebas de RBC, HBG y HCT.
«La actividad electrodérmica generalmente no se mide en un entorno clínico, pero es uno de las tecnologías que se utilizan en una prueba de detector de mentiras», explicó la primera autora Jessilyn Dunn, Ph.D., profesora asistente de ingeniería biomédica en la Universidad de Duke. «Esencialmente, estamos observando la apertura de las glándulas sudoríparas, lo que podría ser en respuesta al estrés, la temperatura, el estado emocional o incluso una medida de hidratación», dijo. «Es probable que la actividad electrodérmica tenga mucho potencial clínico, como detectar la deshidratación, especialmente en personas mayores, pero todavía no se ha aprovechado como un recurso en este entorno».
Otras mediciones de relojes inteligentes fueron clave en la predicción de resultados de análisis de sangre específicos. Por ejemplo, las mediciones más importantes para predecir el recuento absoluto de monocitos se basaron en el recuento de pasos y la temperatura de la piel. Por otro lado, la predicción del recuento de plaquetas se basó en mediciones relacionadas con la frecuencia cardíaca, mientras que la predicción de la glucosa plasmática en ayunas utilizó una combinación de mediciones de la temperatura de la piel, la frecuencia cardíaca y el recuento de pasos. «Nuestros resultados sugieren que diferentes características fisiológicas están asociadas con la predicción de distintas mediciones clínicas», anotó Dunn.
Los investigadores enfatizaron, sin embargo, que los datos del reloj inteligente no reemplazan las pruebas clínicas, sino que podrían servir como una señal de advertencia temprana, que podría incitar al usuario a consultar a su médico. «El poder de los dispositivos portátiles es su capacidad para detectar cambios a partir de las lecturas de referencia», dijo Snyder. Incluso si algunas medidas específicas no son muy precisas, la capacidad del reloj para detectar cambios en los signos vitales del usuario podría ser inmensamente útil, agregó. «El paradigma médico actual se enfoca en tratar a los pacientes después de que ya están enfermos, no en monitorear a las personas sanas para la detección temprana de la enfermedad», dijo Snyder. «Creemos que los datos de los relojes inteligentes podrían ayudar a interceptar enfermedades emergentes, lo que en última instancia podría prevenir enfermedades más graves».
Esta investigación se informó en Nature Medicine.
Explore más
Los datos de los relojes inteligentes pueden ayudar a predecir los resultados de análisis de sangre clínicos Más información: Jessilyn Dunn et al, Los sensores portátiles permiten predicciones personalizadas de mediciones de laboratorio clínico, Nature Medicine (2021). DOI: 10.1038/s41591-021-01339-0 Información de la revista: Nature Medicine
Proporcionado por los Institutos Nacionales de Salud Cita: Datos de relojes inteligentes utilizados para predecir resultados de pruebas clínicas (2021, 1 de diciembre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-12-smartwatch-clinical-results.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.