Un rastreador de la fertilidad y la IA sirven para identificar Covid días antes de que aparezcan los síntomas

Un dispositivo de seguimiento de la salud que se lleva en la muñeca y que suele utilizarse para controlar la fertilidad podría utilizarse para diagnosticar una infección por Covid-19 días antes de que aparezcan los síntomas, según sugiere una nueva investigación.

Combinado con inteligencia artificial (IA), el rastreador detecta cambios en la temperatura de la piel, la frecuencia cardiaca y respiratoria, el flujo sanguíneo y la cantidad y calidad del sueño para determinar si una persona ha sido infectada por el coronavirus.

Según el estudio, que realizó un seguimiento de 1.163 personas menores de 51 años desde el inicio de la pandemia, el 68% de los casos de Covid se diagnosticaron con éxito dos días antes de la aparición de los síntomas.

Se espera que un diagnóstico más rápido de Covid-19 pueda facilitar el aislamiento precoz y ayudar a limitar la propagación del virus.

Los investigadores probaron la pulsera AVA, un rastreador de la fertilidad que la gente puede comprar en línea para realizar un seguimiento del mejor momento para concebir, y querían ver si los cambios fisiológicos, supervisados por el rastreador, podrían utilizarse para desarrollar un algoritmo de aprendizaje automático para identificar una infección.

A los participantes en el estudio se les pidió que llevaran la pulsera AVA en la noche, con el dispositivo de ahorro de datos cada 10 segundos. Las personas tienen que dormir al menos cuatro horas para que funcione.

Los brazaletes se sincronizaron con una aplicación de smartphone, en la que las personas registraban cualquier actividad que pudiera afectar a los resultados, como el consumo de alcohol, medicamentos recetados y drogas recreativas. También registraron posibles síntomas de Covid-19, como fiebre.

Todos los participantes en el estudio se sometieron periódicamente a pruebas rápidas de anticuerpos contra Covid, mientras que los que presentaban síntomas también se sometieron a una prueba PCR con hisopo.

En total, se registraron 1,5 millones de horas de datos fisiológicos y se confirmó la presencia de Covid en 127 personas, de las cuales 66 (el 52%) habían llevado el dispositivo durante al menos 29 días consecutivos y se incluyeron en el análisis.

El estudio, publicado en la revista BMJ Open, descubrió que se producían cambios significativos en el organismo durante el periodo de incubación de la infección, el periodo anterior a la aparición de los síntomas, cuando aparecían los síntomas y durante la recuperación, en comparación con la no infección.

En general, el rastreador y el algoritmo informático identificaron al 68% de los seropositivos al Covid-19 dos días antes de que aparecieran los síntomas.

El equipo, que incluía al Instituto de Investigación Cardiovascular de Basilea, llegó a la conclusión de que la investigación tenía sus limitaciones, entre ellas que no se captaron todos los casos de Covid.

Pero añadieron: “La tecnología de sensores vestibles puede permitir la detección de Covid-19 durante el periodo presintomático.

“La tecnología de sensores vestibles es un método fácil de usar y de bajo coste para que las personas puedan hacer un seguimiento de su salud y bienestar durante una pandemia.

“Nuestra investigación muestra cómo estos dispositivos, asociados con la inteligencia artificial, pueden ampliar los límites de la medicina personalizada y detectar enfermedades antes (de que aparezcan los síntomas), reduciendo potencialmente la transmisión del virus en las comunidades.”

El algoritmo se está probando ahora en un grupo mucho mayor (20.000) de personas en los Países Bajos, y los resultados se esperan para finales de este año.

Aunque la prueba PCR sigue siendo el método de referencia para confirmar una infección por Covid, “nuestros hallazgos sugieren que un algoritmo de aprendizaje automático basado en dispositivos portátiles puede ser una herramienta prometedora para la detección presintomática o asintomática de Covid-19,” escribieron los autores.

“Estos dispositivos, asociados con la inteligencia artificial, pueden ampliar los límites de la medicina personalizada y detectar enfermedades antes de symptom occurrence , reduciendo potencialmente la transmisión del virus en las comunidades.”