Los wearables podrían ayudar a predecir las infecciones de COVID
Los dispositivos como pulseras y relojes inteligentes analizan el ritmo cardíaco, el sueño y la actividad. Además, permite informar los síntomas.
Un equipo de científicos del Scripps Research Translational Institute, de Estados Unidos, resaltó que los aparatos de fitness "wearable", como las pulseras y los relojes inteligentes, pueden ayudar a predecir las infecciones por COVID-19 y así, mejorar los esfuerzos preventivos para controlar la transmisión del virus.
Los especialistas de la entidad norteamericana están llevaron a cabo el estudio denominado "Detect", que fue lanzado en marzo, pero hicieron un primer análisis de las primeras seis semanas la utilización de una aplicación móvil que recopila los datos de vigilancia inteligente y de seguimiento de actividades de los participantes que lo consienten.
En este contexto, los aparato también constataron los síntomas autoinformados por los usuarios y los resultados de las pruebas de diagnóstico a las que se sometieron. En la conclusión del trabajo, que fue publicado en la revista Nature Medicine, los expertos sostuvieron de que los dispositivos portátiles como ‘Fitbit’ son capaces de identificar casos de COVID-19 mediante la evaluación de los cambios en el ritmo cardíaco, el sueño y los niveles de actividad, junto con los datos de los síntomas precisados por el usuario.
En conclusión, de acuerdo a lo destacado por los profesionales, los dispositivos vestibles pueden identificar los casos con mayor éxito que las medidas actuales.
Con los datos de la app, los investigadores lograron observar cuándo los participantes se salieron de su rango normal de sueño, nivel de actividad o ritmo cardíaco en reposo.
Las desviaciones de las normas individuales son un signo de enfermedad o infección viral. A su vez, el equipo revisó los datos de aquellos que comunicaron haber desarrollado síntomas y se les hizo la prueba del coronavirus. Conocer los resultados de las pruebas les permitió señalar cambios específicos indicativos de COVID-19 en comparación con otras enfermedades
Para el estudio, el equipo usó datos de salud de prendas de vestir de fitness y otros dispositivos para identificar con una precisión de predicción de aproximadamente el 80 por ciento si una persona que informó de los síntomas, era probable que tuviera COVID-19. Esta es una mejora significativa de otros modelos que solo evaluaron los síntomas auto-reportados.
El mecanismo de predicción que se está desarrollando en ‘DETECT’ podría algún día ayudar a los funcionarios de salud pública a detectar tempranamente los puntos de infección por coronavirus. También puede alentar a las personas potencialmente infectadas a buscar inmediatamente pruebas de diagnóstico y, si es necesario, anunciar el contagio ante las autoridades sanitarias para ponerse en cuarentena.
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