¿Pueden los wearables ayudar a predecir enfermedades?

Ante cualquier enfermedad o padecimiento que afecta la salud es clave tener diagnóstico y tratamiento oportunos. No obstante, esto no es usual en un mundo donde prevalece la inequidad de la salud pública. Por ende, cabe preguntarse ¿cómo puede la tecnología contribuir en este sentido?

De acuerdo con un artículo de la revista científica The Lancet, un grupo de científicos ha comprobado la utilidad de los wearables para mejorar la salud pública, puesto que la información obtenida mediante estos dispositivos puede compararse con una serie de características que indican un estado saludable.

Dado que cada vez hay más usuarios de este tipo de tecnología, los científicos consideran que la digitalización de la salud puede ayudar especialmente a predecir enfermedades y brotes infecciosos, lo cual sin duda es un reto que, como lo ha demostrado la pandemia actual por Covid-19, se debe abordar de manera global.

Sin embargo, hay factores que deben atenderse y evaluarse para que los datos que almacenan los wearables puedan ser aprovechados en beneficio de la salud individual y colectiva, y de ello hablaremos a continuación.  

<< Apps y wearables como sensores de distanciamiento, la clave para prevenir el contagio en las empresas >>

Modelos predictivos con wearables

El potencial de los wearables en el ámbito de la salud depende del desarrollo de modelos predictivos de machine learning, para que los datos recopilados sigan normas claras y puedan ser monitoreados y reproducidos en hospitales y clínicas.

De hecho, para que estos modelos sean confiables tienen que superar estos sesgos:

• Sesgo en el dominio de la predicción. Cuando los responsables de estos procesos no dominan el funcionamiento del machine learning
• Sesgo en la medición del resultado. Cuando los datos se miden de forma subjetiva, sin considerar las excepciones a la regla
• Sesgo en el ámbito del análisis. Cuando el tamaño de la muestra es pequeño y se separan los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba
• Sesgo en el dominio de los participantes. Cuando los participantes inscritos no son representativos de la población general

A propósito del último sesgo, es importante que los tecnólogos y médicos responsables de programas innovadores en el ámbito de la salud reconozcan que el espectro de los parámetros fisiológicos considerados como normales no es más que una referencia.

Por ende, a la vez se precisan dos cosas: amplios rangos poblacionales, para tener una base de datos sólida; e información concreta de cada individuo, para conocer las fluctuaciones en su salud.

Ahí radica la dificultad de reproducir a escala global los modelos predictivos de enfermedades y padecimientos, porque no sólo existen diferencias entre personas, sino también entre etnias, comunidades y sociedades.

Usabilidad de los wearables

Los wearables disponibles en el mercado que pueden utilizarse con fines médicos son variados:

• Smartwatch
• Brazalete
• Anillo
• Auricular
• Parche adhesivo
• Prendas

Cada uno de ellos ofrece distintas ventajas y desventajas, por lo que el interés debe estar puesto en la fiabilidad de la información que recaban, para que tanto los sistemas sanitarios como los usuarios confíen en ellos y los usen en favor de la salud.

En la actualidad, los sensores de estos dispositivos portátiles pueden rastrear:

• La actividad física
• La posición del cuerpo
• La frecuencia y el ritmo cardiacos
• La temperatura
• La saturación de oxígeno
• La variación en las propiedades de la piel

Otro reto para la identificación de una determinada enfermedad mediante wearables es que las personas sean constantes en su uso y luego informen de manera explícita acerca de alguna anomalía que observen en su estado de salud regular.

Cabe mencionar que la información proporcionada por los wearables no debe considerarse clínicamente fiable a menos que existan pruebas de validación adecuadas, que idealmente deben estar realizadas por las autoridades sanitarias de cada comunidad.

Asimismo, hay algunos científicos que recomiendan el uso de sensores no portables para llevar a cabo estudios longitudinales (análisis que se aplican a grupos específicos de personas de manera repetida durante varios años).

Estas herramientas tecnológicas no se colocan en el cuerpo sino en algún espacio del hogar, y mediante sus sensores pueden detectar los signos vitales y otros aspectos físicos de las personas que viven allí.

Respaldo científico en el uso de wearables en la salud

Cuando se conjuntan los datos de los dispositivos portátiles de una población es posible realizar un seguimiento de la actividad vírica en tiempo real, además de mejorar las predicciones de las enfermedades.

Por ejemplo, los termómetros inteligentes Kinsa, usados en Estados Unidos, han sido efectivos para predecir la actividad de las enfermedades respiratorias como la COVID-19.

Los datos procedentes de los wearables también ayudan a detectar tendencias, formar un calendario de brotes e identificar focos geográficos de infección.

Esto complementa a la vigilancia clínica y de laboratorio tradicional, al igual que otras mediciones innovadoras como el aumento de ciertos términos sobre salud o enfermedades en las búsquedas de internet y los datos de geolocalización y movilidad.

Por cada nueva métrica que se añada a los sensores portables, tanto las empresas como las instituciones tienen que investigar qué se puede aprender del aspecto medido; es decir, analizar por qué se dan cambios hacia arriba y hacia abajo, para luego evaluar si pueden estar asociados a una enfermedad.

Además, en caso de una epidemia o pandemia la monitorización vía wearables sería útil para identificar la respuesta de los sistemas inmunológicos a los medicamentos o vacunas, incluida su eficacia y sus efectos secundarios.

Futuro incierto en el uso de wearables en la salud

Si algún beneficio puede extraerse del contexto de pandemia actual es la serie de avances tecnológicos que se lograron en materia de salud, en especial para la atención de grupos vulnerables y poblaciones físicamente lejanas.

No obstante, la histórica falta de métodos contextualizados ha contribuido a la escasa adopción y escalabilidad de innovaciones tecnológicas en el ámbito de la salud.

Internet no es accesible para 40% de las personas que viven en países de economías emergentes y cerca de mil millones de personas no tienen servicio de electricidad

Por lo tanto, las empresas e instituciones que buscan aumentar el número de usuarios de wearables tienen que trabajar de manera colectiva para cerrar las brechas en estos ámbitos:

• Prejuicios raciales
• Bases de datos no representativas
• Inequidad económica
• Analfabetismo digital
• Acceso y calidad de los servicios sanitarios
• Recopilación, uso y protección de datos personales

Para ello es vital que la infraestructura tecnológica llegue a todos los rincones del mundo. Así los datos de wearables y otros dispositivos podrán ser aprovechados para minimizar las disparidades actuales y garantizar los servicios de salud pública.

Conforme los wearables sigan evolucionando tendrá que estrecharse la colaboración y el intercambio de datos y modelos predictivos entre científicos y tecnólogos, primero al interior de un territorio y luego de manera internacional.

En suma, se requieren análisis más críticos para ofertar wearables que sí apoyen las necesidades de salud individual y pública, y aunado a ello crear una mejor experiencia para los usuarios.

¿En tu empresa usan wearables para medir algún aspecto físico de los clientes? ¿Alguna vez has usado un wearable? ¿Crees que si se extiende su uso puede tener más beneficios que perjuicios en términos de salud pública?

Comenta en el espacio de abajo y suscríbete a mi blog para conocer más sobre machine learning para empresas, además de otros temas de innovación y tecnología científica aplicada a los negocios.