Los termómetros inteligentes pueden predecir la evolución de la gripe antes que los sistemas de vigilancia epidemiológica

Investigadores de la Universidad de Iowa han comprobado que la recogida de los datos de un termómetro inteligente conectado a una aplicación de teléfono móvil permite rastrear la actividad de la gripe en tiempo real

Ángeles Gómez | 23 - febrero - 2018 2:00 pm

La Digital Health es un área en plena efervescencia y de ello dan fe las más de 300.000 aplicaciones relacionadas con la salud y los 340 dispositivos portátiles comercializados en el mundo, según los datos del informe El valor creciente de la salud digital: evidencia e impacto en la salud humana y el sistema de salud, elaborado por IQVIA. La mayoría de las aplicaciones tienen pocos usuarios y apenas unas 40 cuentan con millones de descargas, pero estas pueden ser un valioso aliado para reducir la factura sanitaria en Estados Unidos. Tomando las apps y los dispositivos relacionados con problemas tan prevalentes como diabetes, asma y rehabilitación cardiaca y pulmonar, se podrían ahorrar 7.000 millones de dólares, una cifra que ascendería a 46.000 millones de dólares utilizando aplicaciones para el resto de problemas de salud habituales entre la población, recoge el documento.

Conscientes de este potencial, investigadores de la Universidad de Iowa han comprobado que la recogida de los datos de un termómetro inteligente conectado a una aplicación de teléfono móvil permite rastrear la actividad de la gripe en tiempo real tanto a nivel poblacional como individual, una información que puede mejorar el pronóstico de la gripe. Los hallazgos se han publicado este mes en la revista Clinical Infectious Diseases (https://academic.oup.com/cid/advance-article-abstract/doi/10.1093/cid/ciy073/4838992?redirectedFrom=fulltext).

Aaron Miller, autor principal del estudio y experto en ciencias de la computación, asegura que “los datos del termómetro inteligente están altamente correlacionados con la información obtenida de los sistemas tradicionales de vigilancia de salud pública y pueden usarse para mejorar el pronóstico de la actividad de la enfermedad similar a la influenza, posiblemente avisando de cambios en la actividad de la infección con semanas de antelación”. Además, “utilizando modelos de pronóstico simples, hemos demostrado que los datos del termómetro podrían usarse efectivamente para predecir los niveles de influenza con dos o tres semanas de adelanto”.

Para llegar a estas conclusiones, los investigadores analizaron más de 8 millones de lecturas generadas por 450.000 dispositivos, correspondientes a individuos de 50 estados. Comparando los datos recogidos con los ofrecidos por los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC), verificaron que la información de los termómetros inteligentes se correlacionaba con la actividad de la gripe, con la ventaja de que estos dispositivos capturan síntomas clínicamente relevantes, como la temperatura, incluso antes de que la persona consulte con el médico. Por ello, los científicos consideran que disponer de esa información sobre la actividad de la influenza, que adelanta en dos semanas a la ofrecida por los CDC, puede ayudar a los médicos a conocer cómo circula el virus y coordinar estrategias para hacer frente a la infección.

Philip Polgreen, profesor de Medicina Interna y Epidemiología de laUniversidad de Iowa y director del estudio, añade que la monitorización de la fiebre también puede revelar si el paciente está sufriendo una sobreinfección bacteriana que agravará el proceso gripal.

Del ensayo a la práctica clínica

Una vez constatada experimentalmente la utilidad de los termómetros inteligentes, la cuestión es sí es posible trasladar su uso a la práctica clínica. En opinión de Carlos Mateos, vicepresidente de la Asociación de Investigadores en eSalud (AIES), “cualquier sistema de medición fiable que permita extraer algoritmos predictivos es útil para la práctica médica, tanto a título individual como colectivo. De hecho, cuantos más datos se recojan más fiable tiende a ser un sistema. Es el análisis del llamado Big Data, que ya se emplea en muchos ámbitos de la Medicina, como la investigación de fármacos, la Genómica y la Oncología”. Ahora bien, advierte de que “no todos los sistemas de medición son exactos ni se hacen adecuadamente”.

Este experto recuerda que “el análisis de Big Data que proporcionan wearables y aplicaciones se utiliza en epidemias como la gripe e incluso el Ébola, aunque no siempre con sistemas de medición. En Estados Unidos, existen sistemas para analizar conversaciones sobre influenza en redes sociales que trasladan sus conclusiones a aplicaciones y smartwatches de los usuarios advirtiendo del riesgo de gripe en cada barrio. Y durante la crisis por el virus del Ébola, el análisis de las conexiones de móviles permitió detectar movimientos de población”. Además de instrumentos inteligentes para monitorizar el avance de algunas infecciones, Mateos apunta la existencia de dispositivos de administración de fármacos, como inhaladores y plumas de insulina, que se conectan a una base de datos de la que se puede extraer información muy útil de la población que los utiliza.

Sin embargo, como señala el informe de IQVIA, no todos los dispositivos tienen la misma fiabilidad y, por tanto, los datos que ofrecen no son siempre útiles. El representante de AIES destaca que “tanto en Europa, con el certificado CE, como en Estados Unidos, los dispositivos destinados a la ayuda al diagnóstico y tratamiento deben pasar unos controles de calidad, y los termómetros, sin duda, se encuentran en esta categoría”.

Lo que es innegable es que la Digital Health ha venido para quedarse, y el facultativo tiene que verla como una herramienta habitual de su trabajo. Carlos Mateos argumenta que “el médico de familia tiene un papel clave en el uso de esta tecnología porque, bien utilizada, puede ayudarle no solo a un diagnóstico más preciso, sino también a promover actitudes preventivas”, aunque para ello es preciso contar con una adecuada formación en el manejo de la tecnología y “un sistema sanitario que le permita integrar los datos que aportan los dispositivos en la historia clínica”.