¿Puede un smartwatch ayudar a la detección temprana de la COVID-19?

Hasta marzo de 2020, la mayoría de nosotros asociaba enfermedad a síntomas. ¿Estornudos? Un catarro. ¿Fiebre? Una gripe. Pero la pandemia por COVID-19 nos descubrió que se puede estar contagiado sin saberlo. Los asintomáticos, aquellas personas que portan el virus, pero no presentan síntomas aparentes, son habituales en muchas enfermedades. Para el coronavirus son, además, uno de los secretos de su «éxito».

Detectar a todas las personas sin síntomas aparentes y a aquellos contagiados que todavía no han desarrollado la enfermedad se ha convertido en una prioridad. En la detección temprana residen buena parte de las opciones de frenar la pandemia. Entre las muchas herramientas con las que contamos (como los diferentes tipos de tests), un equipo de la Stanford University School of Medicine acaba de presentar una alternativa: los smartwatches.

Asintomáticos y presintomáticos: las diferencias

test para detectar la covid

De todos los positivos por COVID-19 que se detectan en España, alrededor del 40 % no presenta síntomas. El porcentaje real es probablemente mayor, aunque es muy difícil estimarlo. “Cuando decimos que hay un 40 % de asintomáticos en realidad queremos decir que hay un 40 % de personas con una infección lo suficientemente leve como para que no indiquen síntoma alguno a su médico”, señalaba el epidemiólogo Gideon Meyerowitz-Katz en Twitter. “Es una distinción menor, quizá, pero importante».

A lo largo del último año se han publicado muchos estudios sobre el papel de los asintomáticos en la propagación de la enfermedad. Los primeros señalaban que el porcentaje de contagiados sin síntomas podría ser cercano al 80 %. Sin embargo, la cifra ha ido bajando a medida que se han ido acumulando más datos, y ahora se sitúa, según algunos estudios, entre el 30 % y el 50 %.

El problema se complica si añadimos el término presintomático. Los primeros síntomas de la enfermedad empiezan a aparecer a los dos días, pero lo más habitual es que no se desarrollen hasta pasados cuatro días, tal como señala la Organización Mundial de la Salud. Pueden incluso tardar hasta dos semanas en presentarse. Esto implica, entre otras cosas, que muchas de las personas declaradas como asintomáticas acaban mostrando algún síntoma en el futuro. Simplemente, no notaban nada cuando se les preguntó.

Otra dificultad más es definir qué es un síntoma. Un dolor de cabeza persistente, tos o dificultad para respirar encajan en lo que, a día de hoy, entendemos como síntoma de COVID-19. Pero ¿seríamos capaces de detectar ligeras alteraciones en el ritmo cardiaco o cambios en los patrones de sueño? Existen pequeñas señales que se pueden escapar a nuestros sentidos, pero no a los ojos de la tecnología.

Un smartwatch para detectar el COVID-19 presintomático y reducir los contagios

A día de hoy, la diferencia entre una persona con COVID-19 y otra no contagiada es un test. Mediante diferentes tipos de pruebas, los sistemas de salud pública van siguiendo los pasos de la enfermedad. Estas pruebas se hacen tras haber estado en contacto con positivos, si se presentan síntomas o también de forma aleatoria a modo de cribado.

Sin embargo, teniendo en cuenta el porcentaje de personas sin síntomas y los largos periodos presintomáticos, los datos que arrojan los test siempre van por detrás de la realidad de la epidemia. Reflejan una imagen del pasado. De ahí la importancia de contar con herramientas que ayuden a dar una voz de alerta temprana.

En un estudio publicado en ‘Nature’ en el mes de noviembre, investigadores de la Stanford University School of Medicine presentaron el diseño de un algoritmo que es capaz de detectar señales tempranas de la presencia de la enfermedad a través de los datos que recogen los relojes inteligentes y las pulseras de actividad. Según señalan en el paper, el algoritmo fue capaz de identificar señales de contagio en la mayoría de los casos que posteriormente acabaron presentando síntomas evidentes.

smart watch detectando la enfermedad

Este sistema no funciona como un test, ya que no permite diferenciar entre COVID-19 y otras enfermedades similares. Sin embargo, hace posible que los dispositivos emitan alertas (amarillas o rojas, en función de las probabilidades) basándose en el ritmo cardiaco durante el sueño o los patrones de actividad física. Estas alertas pueden utilizarse para tomar más precauciones o comprobar la presencia del coronavirus mediante un test.

“Detectar señales de la infección antes de que aparezcan los síntomas sería una gran ventaja para la salud pública, ya que se sospecha que un porcentaje de las transmisiones de COVID-19 proviene de personas asintomáticas o con una infección leve”, explica Tejaswini Mishra, primer firmante del estudio. “Las personas cuyos patrones de frecuencia cardiaca indican una infección, sea COVID-19 o no, pueden por ejemplo recibir una alerta para que se aíslen”.

Las conclusiones se han extraído de un primer estudio efectuado con más de 5.000 participantes, de los cuales 32 contrajeron COVID-19 y 26 fueron detectados de forma temprana por el algoritmo. El siguiente paso es repetir el estudio con una población mucho más amplia, de 10 millones de usuarios de smartwatches y pulseras de actividad.

“Queremos llegar a tantas personas como podamos”, añade Michael Snyder, profesor de Stanford y uno de los investigadores que participaron en el estudio. “No existe una solución única para cambiar el rumbo de la COVID-19. Pero un dispositivo que pueda alertarnos cuando nuestro estado de salud es dudoso sería un gran paso para frenar las altas tasas de transmisión y aliviar la carga de nuestros sistemas de atención médica”.

Todavía no ha pasado un año desde que la OMS declaró la pandemia y la enfermedad acumula ya más de 100 millones de contagios (detectados) y ha superado los dos millones de muertos oficiales en todo el mundo. Con la vacunación como gran esperanza en el horizonte cercano, cualquier herramienta que nos ayude a frenar el ritmo imparable de la COVID-19 será bienvenida.

Imágenes | Unsplash/lifeofanas, Jakayla Toney, Standford/Ella Maru

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