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Los primeros hallazgos del estudio Fitbit sobre COVID-19 sugieren que los dispositivos Fitbit pueden identificar signos de enfermedad en sus primeras etapas

La pandemia de COVID-19 ha hecho que tomemos mayor consciencia sobre nuestra salud y, como nuestra misión es ayudar a las personas a vivir de forma más saludable, este tema ha sido más importante cada vez para nosotros.

Desde el comienzo de esta emergencia sanitaria global, el equipo de investigación de Fitbit ha estado trabajando diligentemente para ayudar a marcar la diferencia en la lucha contra COVID-19. Esto incluye acelerar el trabajo en la detección temprana de enfermedades, el cual es un esfuerzo dirigido por nuestro equipo de científicos de datos con amplia experiencia en aprendizaje automático y modelado predictivo.

En mayo, anunciamos el lanzamiento del estudio Fitbit COVID-19 destinado a crear un algoritmo que detecte COVID-19 antes de que comiencen los síntomas. En poco más de dos meses, se inscribieron más de 100,000 usuarios de Fitbit en Estados Unidos y Canadá, con más de 1,000 casos positivos reportados del virus. Este estudio presenta una oportunidad emocionante para ver cómo el poder de la comunidad de Fitbit nos ayudará a comprender mejor esta nueva y compleja enfermedad.

Debido a que los datos para ayudar a detectar COVID-19 son de importancia crítica mundial, hemos enviado nuestra investigación preliminar para su publicación en una revista. Mientras trabajamos para finalizar la publicación, hemos puesto a disposición del público el manuscrito completo como una preimpresión, lo que nos permite compartir algunos de los hallazgos preliminares.

Hallazgos iniciales del estudio Fitbit COVID-19

Hasta ahora, nos alienta ver que los dispositivos Fitbit detectan los signos fisiológicos de la enfermedad, al mismo tiempo que los participantes del estudio informan sobre la aparición de los síntomas de COVID-19, en algunos casos, incluso antes.

Según los hallazgos de nuestro estudio, podemos detectar casi el 50 % los casos de COVID-19 un día antes de que los participantes informaran el inicio de los síntomas con un 70 % de especificidad.

Esto es importante porque las personas pueden transmitir el virus antes de darse cuenta de que tienen síntomas, o incluso cuando no tienen ningún síntoma. Asimismo, las personas pueden aislarse y buscar atención antes, lo que ayudaría a reducir la propagación del COVID-19.

Como investigadores, siempre estamos trabajando para encontrar un equilibrio entre la sensibilidad (alertar a las personas que pueden estar enfermas) y la especificidad (la capacidad de identificar a las personas que están sanas), ya que existen compensaciones para ambos. Continuaremos trabajando con las comunidades clínicas y de salud pública para evaluar diferentes modelos de desarrollo de esta tecnología para asegurar el equilibrio óptimo.

Nuestro estudio también refuerza que la frecuencia respiratoria, la frecuencia cardíaca en reposo y la variabilidad de la frecuencia cardíaca (VFC) son métricas útiles para indicar el inicio de la enfermedad y se controlan mejor por la noche, cuando el cuerpo está en reposo. Nuestra investigación muestra que la VFC, que es la variación latido a latido del corazón, suele disminuir en personas que presentan síntomas de enfermedad, mientras que la frecuencia cardíaca en reposo y la frecuencia respiratoria suelen estar elevadas. En algunos casos, esas métricas mostraron cambios casi una semana antes de que los participantes informaran síntomas.

Otros hallazgos incluyen:

  • En promedio, la variabilidad de la frecuencia cardíaca alcanza su punto más bajo al día siguiente de reportar síntomas.
  • Los aumentos en la frecuencia cardíaca en reposo se normalizan, en promedio, al menos cinco a siete días después del inicio de los síntomas
  • La frecuencia respiratoria alcanza su punto máximo típicamente el día 2 de los síntomas, pero hay una ligera elevación, en promedio, hasta 3 semanas después del inicio de los síntomas.

¿Qué sigue para el estudio Fitbit COVID-19?

Está claro que nuestros cuerpos comienzan a señalar los impactos de la enfermedad antes de que aparezcan síntomas más notables. Con tales señales identificadas, continuaremos nuestro trabajo desarrollando un algoritmo para detectar enfermedades como COVID-19 y nos centraremos en la investigación ampliada en un entorno del mundo real.

La detección temprana es fundamental y esperamos llevar este tipo de información a los consumidores lo antes posible. Como siguiente paso, continuaremos trabajando con nuestros socios de investigación como Scripps Research Translational Institute y Stanford Healthcare Innovation Lab para validar aún más la tecnología y pretender involucrarnos con los reguladores apropiados a nivel mundial para determinar el mejor camino para llevar esto a los consumidores.

*Este artículo no pretende sustituir el consejo médico informado. No utilices esta información para diagnosticar o tratar un problema de salud o condición. Siempre consulta con tu doctor antes de cambiar una dieta, alterar tus hábitos de sueño, tomar suplementos o comenzar una nueva rutina de ejercicios.

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