Foto: Datos de electrocardiograma transmitidos por el cinturón de pecho y mostrados por un 'smartphone' que ejecuta la plataforma de software mCerebrum. Este investigador también lleva puesta también una muñequera MotionSense. Crédito: Emre Ertin, Universidad de Ohio.

Las futuras generaciones del Apple Watch, FitBit y Android Wear podrían ser capaces de detectar y aliviar problemas de salud en lugar de limitarse a transmitir datos. Esta capacidad nacería gracias a un proyecto financiado por el Gobierno de Estados Unidos que está aplicando herramientas de big data a los sensores móviles.

El proyecto, llamado MD2K, obtuvo una subvención de unos 10,1 millones de euros de los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos para desarrollar hardware y software que compilen y analicen los datos de salud generados por sensores portables. El objetivo final de MD2K consiste en emplear estos sensores para anticipar e impedir "eventos adversos de salud" como las recaídas en una adicción. Aunque el proyecto está dirigido a investigadores y médicos, sus herramientas están ampliamente disponibles, por lo que estas innovaciones podrían aparecer en dispositivos portables de consumo.

Los dispositivos portables comerciales no son adecuados para las investigaciones porque sólo recopilan unos pocos tipos de datos de salud sobre un usuario, como el número de pasos y el ritmo cardíaco. Además, los resultados que ofrecen suelen ser específicos en lugar de los datos brutos de sensor. Sus pilas tampoco pueden alimentar la recopilación de datos de alta frecuencia durante un día completo y no cuantifican su grado de incertidumbre.

Foto: El monitor  EasySense de MD2K es un monitor cardiorespiratorio que puede medir el nivel de fluidos pulmonares en pacientes de insuficiencia cardíaca congestiva. Crédito: Emre Ertin, Ohio State University.

Foto: EasySense emplea un conjunto de antenas circular para obtener mediciones estables al margen de la orientación. Crédito: Emre Ertin, Universidad de Ohio.

Para abordar estas carencias, el equipo de MD2K, que incluye miembros de 12 universidades distintas, produjo un conjunto de dispositivos capaces de recopilar una variedad de datos brutos y fiables durante 24 horas con una sola carga. MotionSense es un reloj inteligente que descifra los movimientos de brazo de los usuarios mediante sensores y puede rastrear la variabilidad del ritmo cardíaco. EasySense es un sensor de microrradar que se lleva cerca del pecho para medir la actividad cardíaca y el volumen de fluidos pulmonares. Los investigadores de MD2K también están utilizando un cinturón de pecho inventado antes de establecerse MD2K llamado AutoSense que recopila datos de electrocardiograma y respiratorios. Los tres aparatos transmiten los datos vía wifi hasta móviles Android donde una plataforma de software desarrollado por MD2K procesa la información y la traduce en biomarcadores digitales del estado de salud y los factores de riesgo del portador.

Puesto que el trabajo de MD2K es de fuente abierta, fabricantes como Apple, Garmin y Samsung podrían emplear los diseños del proyecto para desarrollar sensores y apps similares para sus propios dispositivos portables. Por ejemplo, la muñequera MotionSense "HRV" de MD2K integra tres tipos de sensores LED (rojo, infrarrojo y verde) en su dorso, mientras que la mayoría de los rastreadores y relojes inteligentes comerciales, como el Apple Watch, sólo tienen LED verdes. Puesto que el dispositivo MD2K puede calcular las diferencias en la absorción de luz por parte de la sangre de cada usuario, es capaz de registrar la variabilidad del ritmo cardíaco, en otras palabras, las variaciones del intervalo de tiempo entre latidos, en lugar de limitarse a medir el ritmo cardíaco de un usuario en términos de latidos por minuto como hacen la mayoría de los dispositivos portables de hoy.

Foto: Los investigadores de MD2K están utilizando este cinturón de pecho AutoSense para monitorizar la actividad cardíaca y respiración de los participantes. Crédito: Emre Ertin, Universidad de Ohio.

Estos datos, junto con las señales respiratorias, pueden ayudar a medir el nivel de estrés de una persona. El profesor de la Universidad Estatal de Ohio (EEUU) Emre Ertin, que desarrolló los dispositivos portables de MD2K, dice que los fabricantes podrían implementar fácilmente este "biomarcador del estrés" en sus dispositivos. Algunos wearables comerciales, como el "rastreador de actividad y atención" Spire y los modelos más caros de FitBit afirman detectar el estrés (mediante la respiración tensa), pero otros populares aparatos, como el Apple Watch, la serie "vivo" de Garmin y el GearFit2 de Samsung, aún no lo hacen

Unos académicos de la Universidad Northwestern (EEUU) y la Universidad Estatal de Ohio ya están empleando los portables de MDK2 para entender cuándo y por qué recaen los fumadores. También quieren evaluar la congestión de los pacientes de insuficiencia cardíaca congestiva para ayudarles a evitar la hospitalización.

El estudio sobre dejar de fumar recopila datos de múltiples fuentes, incluido el acelerómetro y girómetro de la muñequera MotionSense, que evalúan la posición y el movimiento de la muñeca para identificar gestos de fumar; los sensores de variabilidad del ritmo cardíaco del dispositivo, que analizan el estrés; y el GPS del smartphone del usuario, que proporciona pistas acerca de su ubicación. Los investigadores de MD2K examinan los datos para comprobar qué entornos y comportamientos provocan las recaídas. Finalmente, se aprovecharan de esos conocimientos para lanzar intervenciones "en tiempo real" en forma de notificaciones emergentes o encuestas en el smartphone del participante.

Parece inevitable que estos avances lleguen a los wearables, pero algunos expertos piden precaución. El director del Centro para la Salud Conectada del Sistema de Atención Médica Partners radicada en Boston (EEUU), Joseph Kvedar, que también enseña en la Facultad de Medicina de la Universidad de Harvard (EEUU), adviernte: "Si tenemos a 1.000 personas que intentan dejar de fumar y añadimos una intervención digital y móvil, se logrará algún grado de adopción porque estas personas no utilizaban nada anteriormente [para prevenir las recaídas]. Pero no creo que nadie sepa realmente cuán eficaces serán estas cosas a largo plazo".