¿Accesorios conectados podrían detectar la COVID-19 antes de la aparición de síntomas? – deGerencia.com
NOTICIA

¿Accesorios conectados podrían detectar la COVID-19 antes de la aparición de síntomas?

El reloj inteligente, que ya mide la actividad física, ¿sería capaz de detectar la COVID-19 antes que los síntomas se presenten?

Los investigadores se preguntan si los accesorios conectados no podrían usarse para advertir a su usuario que es portador del nuevo coronavirus en los primeros días, ese período crucial en que una persona puede ser contagiosa sin sospecharlo.

El mes pasado, los científicos del Instituto Rockefeller de Neurociencia de la Universidad de West Virginia dijeron que habían creado una plataforma digital capaz de detectar el coronavirus gracias al anillo conectado Oura y a un sistema de inteligencia artificial.

El Instituto de Investigación Scripps, por su parte, movilizó a más de 30.000 personas para estudiar cómo los accesorios podrían identificar a portadores asintomáticos o “pre-sintomáticos” de la enfermedad.

Los dispositivos “tienen el potencial de identificar a personas contagiosas” a pesar de la ausencia de síntomas, dice la epidemióloga Jennifer Radin, directora de la investigación.

Este instituto ya ha demostrado su potencial para predecir la gripe, según un estudio publicado en enero en la revista The Lancet.

Los accesorios miden “cambios sutiles”, dice Jennifer Radin, quizás de manera más precisa y convincente que los controles de temperatura.

“El 40% de las personas que se contagian de COVID-19 no tienen fiebre”, dijo.

Los dispositivos controlan, por ejemplo, la frecuencia cardíaca en reposo, un buen indicador del inicio de la infección.

“Vemos cambios (en el pulso) 4 días antes de que alguien tenga fiebre”, explica la investigadora.

Eric Topol, director del instituto Scripps, cree que la idea de usar accesorios es prometedora “porque 100 millones de estadounidenses usan un reloj o una pulsera conectados”.

Pero el estudio solo arrojará resultados concluyentes si muchas personas se ofrecen como voluntarias para participar en él.

La startup californiana Evidation está tratando de desarrollar un algoritmo de alerta temprana utilizando accesorios conectados usados por 300 personas que están muy expuestas al riesgo de contraer la enfermedad, con asistencia financiera del gobierno y la fundación Bill & Melinda Gates.

La investigación debería “identificar con mayor eficacia cuándo y dónde las personas atrapan COVID-19, y potencialmente facilitar las intervenciones en tiempo real para limitar la propagación y evaluar los resultados”, dijo Luca Foschini, cofundador de Evidation.

La medicina está considerando cada vez más el uso de accesorios conectados para los diagnósticos, ya que pueden controlar la temperatura corporal, las frecuencias cardíacas y respiratorias, el sueño, la actividad física y otros indicadores.

Fitbit, su competidor en el segmento de relojes conectados, participa en 500 proyectos diferentes sobre cáncer, diabetes, enfermedades respiratorias y otros problemas de salud.

“Los relojes y otros accesorios usados en uno mismo toman al menos 250.000 mediciones por día, lo que los convierte en dispositivos de rastreo muy potentes”, señala Michael Snyder, de la escuela de medicina de Stanford.

Los investigadores de esta universidad anunciaron en abril su participación en la investigación sobre este tipo de objetos conectados y diversas enfermedades, incluida la COVID-19, en asociación con Scripps.

Michael Snyder espera que en un futuro cercano los accesorios conecten a los humanos con las señales de advertencia de infección u otras dolencias.

“Cuando te preguntas si tienes alergias o te estás enfermando, estos algoritmos pueden ayudarte a determinar si debes quedarte en casa porque tu cuerpo está combatiendo un virus”, prevé Snyder.



  • Ver original en El Capital Financiero
  • Publicado el lunes junio 15, 2020


  • Deja una respuesta

    Tu dirección de correo electrónico no será publicada.

    Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.