Covid: pulsera podría diagnosticarlo antes de que se desarrollen los síntomas
Estudios recientes han puesto de manifiesto la necesidad de identificar los casos potenciales antes de la aparición de los síntomas para prevenir la transmisión del virus.
Científicos descubren que un brazalete de fertilidad puede diagnosticar Covid, 48 horas antes de que aparezcan los síntomas. El dispositivo AVA puede reducir la propagación de la enfermedad, al actuar como un sistema de alerta temprana.
Llevado como un reloj, ayuda a las mujeres a quedarse embarazadas, identificando los días más prometedores de su ciclo menstrual. La información se basa en la temperatura de la piel, el pulso, el flujo sanguíneo, los patrones de sueño, la respiración y el ritmo cardíaco, y se envía a una aplicación de smartphone. Las mismas mediciones detectan los primeros signos del coronavirus, como la fiebre, dicen los científicos. El Dr. Lorenz Risch, autor correspondiente, y sus colegas predijeron casi el 70% de los casos, con hasta dos días de antelación.
Según dijo: "Que sepamos, este es el primer estudio que mide los cambios fisiológicos en la frecuencia respiratoria, el ritmo cardíaco, la temperatura de la piel y la perfusión para desarrollar un algoritmo que permita detectar la infección presintomática por Covid-19".
Es probable que estos pacientes hagan caso omiso de las precauciones de seguridad, lo que aumenta la transmisión del virus. El aislamiento temprano limitaría el contacto con personas susceptibles.
Los hallazgos, publicados en BMJ Open, se basan en 1.163 menores de 50 años en Liechtenstein rastreados entre marzo de 2020 y abril de 2021. Los participantes llevaban la pulsera por la noche. Guarda datos cada 10 segundos y requiere al menos cuatro horas de sueño relativamente ininterrumpido.
Los dispositivos se sincronizaron con una aplicación complementaria para teléfonos inteligentes que registraba el consumo de alcohol, drogas recetadas o recreativas y posibles síntomas de Covid. También se realizaron pruebas periódicas de anticuerpos rápidos contra el virus. Los que presentaban síntomas indicativos se sometieron también a una prueba de PCR con hisopo.
Todos proporcionaron información personal sobre la edad, el sexo, el hábito de fumar, el grupo sanguíneo, el número de hijos, la exposición a contactos domésticos o compañeros de trabajo que dieron positivo en la prueba del Covid, y el estado de vacunación. Unas 127 personas (el 11%) desarrollaron la infección, de las cuales 66 habían llevado el brazalete durante al menos 29 días antes del inicio de los síntomas.
Se confirmó que eran positivos mediante una prueba de PCR con hisopo, por lo que se incluyeron en el análisis final. Los datos del seguimiento revelaron cambios significativos en los cinco indicadores fisiológicos. Los síntomas de Covid duraron una media de 8,5 días.
El algoritmo se "entrenó" utilizando el 70% de los datos del día 10 al día 2 antes del inicio de los síntomas, dentro de un periodo de 40 días de seguimiento continuo de las 66 personas que dieron positivo. Después se probó con el 30% restante. El 73% de los casos positivos confirmados por el laboratorio se detectaron en el conjunto de entrenamiento y el 68% en el conjunto de prueba, hasta dos días antes del inicio de los síntomas.
El Dr. Risch, del Laboratorio Médico Dr. Risch, de Vaduz, dijo: "La tecnología de sensores portátiles puede permitir la detección de Covid-19 durante el periodo presintomático. Nuestro algoritmo propuesto identificó el 68% de los participantes positivos a COVID-19 dos días antes de la aparición de los síntomas". Ahora se está probando en un grupo mucho mayor de 20.000 personas en los Países Bajos. Los resultados se esperan para finales de este año.
También aseguró que: "Estudios recientes han puesto de manifiesto la necesidad de identificar los casos potenciales antes de la aparición de los síntomas para prevenir la transmisión del virus. Nuestros resultados sugieren que un algoritmo de aprendizaje automático informado por un wearable puede servir como una herramienta prometedora para la detección presintomática o asintomática de Covid-19".
“Nuestra investigación muestra cómo estos dispositivos, junto con la inteligencia artificial, pueden ampliar los límites de la medicina personalizada y detectar enfermedades antes de que aparezcan los síntomas, reduciendo potencialmente la transmisión del virus en las comunidades“.
¿Se abre una nueva esperanza en la lucha contra este virus?