Inventado un sensor que avisa de la insuficiencia cardíaca

El parche autoadhesivo predice con precisión un empeoramiento de la salud cardíaca de los pacientes reincidentes varios días antes de que aparezcan los síntomas más evidentes

La insuficiencia cardíaca tiene un gran impacto en nuestra salud. En Estados Unidos, por ejemplo, 6,2 millones de personas padecen insuficiencia cardíaca, con los costes asociados para el sistema sanitario. Durante los tres primeros meses tras salir del hospital, existe un alto riesgo de recaída, con una probabilidad de hasta el 30 %. Investigadores del George E. Wahlen VA Medical Center y de la Facultad de Medicina de la Universidad de Utah, ambos en Salt Lake City, se centraron en una solución no invasiva al problema. Los resultados se publicaron en la revista de la American Heart Association Circulation: Heart Failure.

El estudio se llevó a cabo con unos cien pacientes con insuficiencia cardíaca, de 68 años de media, ingresados en cuatro hospitales distintos. Los participantes llevaron un parche adhesivo en el pecho las 24 horas del día durante un periodo de 30 a 90 días tras recibir el alta hospitalaria. El sensor monitorizaba la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria y actividades físicas como caminar, dormir y la postura corporal de cada participante. Los datos se transmitían desde el sensor por Bluetooth a un smartphone y de ahí se subían a una plataforma de análisis.

Cadena de comunicación del sensor al servidor. Créditos: newsroom.heart.org.

Gracias a la inteligencia artificial, los datos se analizaron con un algoritmo de aprendizaje automático. Si los datos de un paciente se desviaban del comportamiento medio, el algoritmo generaba una alarma que indicaba un empeoramiento del estado de salud del corazón. La tecnología fue capaz de predecir el riesgo de empeoramiento en el 80 % de los casos, 6 o 7 días antes de los síntomas más graves. Ahora hay que ampliar el estudio para incluir una muestra más variada y heterogénea. Las pruebas abarcarán también a pacientes mujeres, a pacientes con distintos tipos de insuficiencia y variaciones en el procesamiento del algoritmo.