Un nuevo algoritmo desarrollado por investigadores de la Clínica Mayo (Minnesota, Estados Unidos) puede detectar eficazmente a los pacientes con una peligrosa disfunción cardíaca utilizando los datos recogidos por un Apple Watch (te dejamos el análisis del último reloj de Apple).

Ahora se está llevando a cabo un gran ensayo que busca probar la utilidad clínica del algoritmo en un millón de personas.

Aunque Apple introdujo las capacidades de medición del electrocardiograma (ECG) en su smartwatch en 2018, pero no ha sido hasta ahora que dicha tecnología ha comenzado a ofrecer informes de salud significativos.

Si bien la función de ECG en un Apple Watch actualmente puede detectar un tipo de ritmo cardíaco irregular llamado fibrilación arterial, todavía se recomienda principalmente como una herramienta para ayudar a detectar anormalidades cardíacas en conjunto con un médico.

En una prueba de ECG tradicional se colocan hasta 12 electrodos en distintas partes del cuerpo. Estos electrodos permiten a los médicos registrar la actividad eléctrica del corazón y, posteriormente, detectar una serie de anomalías cardíacas diferentes.

El ECG del Apple Watch solo recoge datos de un punto de la muñeca del usuario, así que, por supuesto, nunca podrá ser una herramienta de diagnóstico tan precisa como una prueba de ECG de 12 derivaciones en una clínica.

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Para transformar esos datos del ECG del Apple Watch en algo clínicamente útil, los investigadores deben recurrir a algoritmos de IA, diseñados para identificar pequeñas señales en los datos que pueden corresponder a problemas cardíacos.

Hace un par de años, un equipo de la Clínica Mayo desarrolló un novedoso algoritmo que podía detectar automáticamente una afección cardíaca conocida como disfunción ventricular izquierda utilizando los datos tradicionales de un ECG de 12 derivaciones.

Esta afección, conocida informalmente como bomba cardíaca débil, suele ser asintomática y se calcula que afecta a casi siete millones de estadounidenses.

La nueva investigación, que aún no se ha publicado en la revista especializada, adaptó el algoritmo desarrollado anteriormente para interpretar eficazmente los datos del ECG del Apple Watch de una sola derivación como si procedieran de un equipo de 12 derivaciones.

En un pequeño estudio preliminar de seis meses se analizaron los datos de varias personas que participaban en un estudio en curso de la Clínica Mayo. Los participantes compartieron un gran volumen de datos de ECG junto con los datos del Apple Watch para probar la eficacia del nuevo algoritmo en la detección de una bomba cardíaca débil.

"Aproximadamente 420 pacientes tenían un ECG del reloj grabado dentro de los 30 días de un ecocardiograma ordenado clínicamente, o ultrasonido del corazón, una prueba estándar para medir la fuerza de la bomba", explicaron los investigadores.

A principios de abril, la Clínica Mayo puso en marcha un estudio masivo que busca probar una serie de algoritmos diseñados para predecir enfermedades cardíacas a partir de los datos del ECG del Apple Watch.

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El estudio espera inscribir a un millón de sujetos que serán seguidos durante un año, suministrando los datos del ECG del Apple Watch a una base de datos anónima.

Estos datos se compararán retrospectivamente con los registros médicos de cada participante para evaluar la calidad de las predicciones de salud del algoritmo de IA.

Así que, en el mejor de los casos, es probable que pasen uno o dos años antes de que el Apple Watch empiece a diagnosticar a las personas con esta afección cardíaca en particular.