Un smartwatch con IA detecta signos de hipertensión sin calibración con manguito

Sensores ópticos y seguimiento del movimiento sin calibración

Más de la mitad de los adultos con hipertensión no son conscientes de su afección, lo que convierte el daño cardiovascular silencioso en un problema clínico habitual. Aunque los dispositivos wearables suelen medir la frecuencia cardíaca, los sensores de muñeca tienen dificultades para medir directamente la presión arterial absoluta, ya que la anatomía de la muñeca varía enormemente. El investigador principal, Ming-Zher Poh, y sus colegas abordaron esta limitación diseñando un algoritmo de inteligencia artificial que estima la probabilidad de hipertensión en lugar de calcular cifras exactas de presión arterial, según informa MedicalXpress.

Esta innovación en monitorización de la salud funciona en un smartwatch de Google y se basa en la fotopletismografía, una técnica óptica que mide los cambios de volumen sanguíneo en el tejido microvascular bajo la piel. El reloj combina estos pulsos ópticos con datos de un acelerómetro integrado para registrar el movimiento de la muñeca. Al combinar múltiples lecturas de los sensores a lo largo del tiempo con la altura del participante, el software estima el riesgo de presión arterial alta sin necesidad de una calibración periódica con un manguito de brazo.

Comparado con el estándar de oro de la monitorización clínica

El desarrollo del sistema requirió entrenar con casi 500.000 horas de datos de sensores registrados procedentes de 2.109 personas, seguido de una evaluación en cohortes independientes, según MedicalXpress. Para determinar el rendimiento del algoritmo en condiciones clínicas reales, los autores validaron la invención en un grupo de 196 participantes.

En lugar de basarse en mediciones puntuales, el estudio evaluó tanto el smartwatch como las mediciones estándar con manguito en consulta frente a la monitorización ambulatoria de la presión arterial de 24 horas, el estándar de oro en cardiología. En esta comparación, el smartwatch alcanzó una sensibilidad del 65,8 %, detectando correctamente algo más casos de hipertensión que las mediciones estándar en consulta, que registraron una sensibilidad del 55,3 %. Ambos métodos compartieron una especificidad idéntica del 90 %, lo que significa que evitaron lecturas falsas positivas en la misma proporción. La diferencia en las tasas de detección entre el reloj y los manguitos clínicos se mantuvo dentro de los márgenes estadísticos habituales.

Una herramienta de cribado, no un sustituto del diagnóstico

El equipo investigador, encabezado en la publicación por el primer autor, Paolo Di Achille, subrayó que el algoritmo de muñeca no pretende sustituir a los manguitos diagnósticos convencionales ni a los brazaletes ambulatorios continuos. En su lugar, el software funciona como un sistema de alerta temprana diseñado para detectar signos de hipertensión de forma oportunista durante las actividades cotidianas. Las alertas tempranas podrían llevar a los pacientes a acudir a un médico para una evaluación formal, ayudando a los doctores a iniciar el tratamiento antes de que empeoren la rigidez arterial o la sobrecarga cardíaca, según señala MedicalXpress.

Su futura implantación dependerá de cómo evalúen las autoridades sanitarias un software que actúa como función especializada de dispositivo médico sobre hardware comercial, además de las consideraciones de patentes para su lanzamiento comercial. El artículo señala que obtener evaluaciones fiables requiere recoger múltiples lecturas durante periodos prolongados de uso, asegurando que los movimientos aleatorios no distorsionen la valoración del riesgo.

Leer también en The Patent: Los ingenieros resuelven un obstáculo físico clave en el diagnóstico por aliento exhalado