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Presentan mecanismo para medir el estrés corporal o mental desde un smartwatch

Smartwatch

Los relojes inteligentes, accesorios que por lo general son capaces de medir ciertos indicadores de salud, podrían contar en el futuro con la capacidad de cuantificar otros aspectos relevantes, como el mismo estrés.

Mediante un nuevo algoritmo de procesamiento de datos, el estrés físico o mental podría ser medido y alertado a través del análisis de la frecuencia cardíaca y sus variaciones ante ciertos eventos estresantes.

Alertas de estrés a través de un reloj inteligente y un smartphone

Investigadores dirigidos por Michael Snyder, PhD, profesor de genética de la Universidad de Stanford, trabajaron junto a miles de participantes voluntarios en un estudio que utiliza un especial algoritmo de análisis para buscar períodos prolongados durante los cuales la frecuencia cardíaca es más alta de lo normal, como un signo clave de eventuales anomalías.

Este estudio, publicado por la revista Nature Medicine se prolongó por ocho meses, contó con más de 2000 participantes que utilizaron un smartwatch que rastreó estos eventos, notificándolos a través de un móvil enlazado. En paralelo, los voluntarios debían registrar qué estaban haciendo en aquel instante, para identificar alguna correlación.

Los posibles desencadenantes de una situación de estrés pueden ser muchos, como un viaje, alguna actividad que demande sobreexigencia física, menstruación, estrés mental e intoxicaciones, contemplando el consumo excesivo de alcohol. «Lo bueno de esto es que las personas pueden contextualizar sus alertas», señaló Snyder. «Si viajas a través de una aerolínea y recibes una alerta, sabes que los viajes aéreos son probablemente los culpables«, comentó.

Inclusive, estos mismos signos de fatiga corporal pueden corresponder a antecedentes de algunas enfermedades. Según Snyder, el algoritmo fue capaz de identificar el 80% de los casos confirmados de COVID-19 antes de su detección oficial.

«La idea es que las personas eventualmente usen esta información para decidir si necesitan hacerse una prueba de COVID-19 o autoaislarse», dijo Snyder. «Todavía no estamos allí, todavía tenemos que probar esto en ensayos clínicos, pero ese es el objetivo final», agregó.

El algoritmo no es capaz de diferenciar entre alguien que está enfermo con un virus o sometido a otra condición estresante. Durante el estudio, esta diferenciación se hizo al margen del trabajo del mecanismo presentado.

Este algoritmo será refinado por los investigadores, en la medida que recluten a más participantes para continuar el estudio. Los próximos pasos se centrarán en mejoras de las alertas agregando más datos como un recuento de pasos, un análisis de patrones de sueño y de la temperatura corporal. También, desarrollarán un estudio clínico, para consolidar este sistema como una prueba válida ante ciertas enfermedades, como la misma COVID-19.

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