Tecnología portátil predice el riesgo cardiovascular al monitorear la recuperación del ritmo cardíaco

La respuesta del corazón a la actividad física es un indicador temprano vital de cambios en la salud, particularmente en la función cardiovascular y la mortalidad. Numerosas investigaciones han demostrado una conexión entre la recuperación anormal de la frecuencia cardíaca (FCR) y varias enfermedades cardiovasculares, como la insuficiencia cardíaca, la enfermedad coronaria, la diabetes, la hipertensión y la muerte súbita cardíaca. El tiempo que tarda el corazón en volver a su ritmo basal después del ejercicio puede servir como predictor de diversos trastornos cardiovasculares o metabólicos. Sin embargo, medir la FCR tradicionalmente implica un proceso complejo que requiere la presencia de un cardiólogo, una cinta de correr y otros equipos y personal costosos. En un nuevo estudio, científicos han utilizado una "camiseta inteligente" equipada con un electrocardiograma para registrar la FCR después del ejercicio y han desarrollado una herramienta para analizar los datos y predecir el riesgo de enfermedades cardíacas.

Investigadores de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign (Champaign, IL, EUA) se propusieron crear un método más accesible para evaluar y predecir el riesgo cardiovascular. Si un dispositivo portátil pudiera recopilar datos relevantes durante las actividades diarias de una persona y enviarlos a un laboratorio o a un médico para su análisis, podría facilitar el acceso a diagnósticos tempranos a una mayor población. Para lograrlo, los investigadores utilizaron una camiseta inteligente desarrollada por Carre Technologies (Quebec, Canadá). La camiseta contiene sensores que miden continuamente el rendimiento cardíaco, incluyendo el seguimiento de la variabilidad de la frecuencia cardíaca y la actividad eléctrica. El estudio incluyó a 38 participantes, de entre 20 y 76 años, que caminaron en una cinta de correr con diferentes velocidades e inclinaciones mientras llevaban el dispositivo. La investigación se llevó a cabo en Illinois durante el confinamiento por la COVID-19 en 2021.

Los investigadores aplicaron aprendizaje automático y otras técnicas para extraer señales significativas de salud cardíaca de los datos recopilados, diseñando un sistema para predecir individuos con mayor o menor riesgo de enfermedades cardiovasculares. El equipo estableció un umbral de 28 latidos por minuto para la recuperación de la frecuencia cardíaca media, clasificando a los participantes en grupos de alto y bajo riesgo. Se utilizaron medidas estadísticas adicionales para la verificación cruzada de los resultados. Los hallazgos del estudio, publicados en el IEEE Journal of Health Informatics, muestran que el algoritmo desarrollado ofreció resultados razonablemente precisos, a pesar del tamaño reducido de la muestra, al coincidir con distintos clasificadores tradicionales y métodos de validación cruzada.

Este estudio representa un primer paso significativo en el uso de dispositivos portátiles para ayudar a las personas a evaluar su riesgo de padecer problemas cardíacos con mayor facilidad, lo que podría identificar tendencias preocupantes antes de que progresen a trastornos graves o provoquen una muerte súbita. El equipo visualiza un sistema en el que los datos recopilados por estos dispositivos se transmitan al consultorio médico para su interpretación. Esto sería especialmente beneficioso para quienes viven en zonas rurales o lugares con acceso limitado a centros de salud avanzados. Los estudios futuros que utilicen tecnología portátil para predecir el riesgo cardiovascular deberían incluir un tamaño de muestra mayor, realizar un seguimiento prolongado de los participantes y comparar la actividad cardíaca tanto durante el ejercicio como en reposo. Además, la investigación futura debería centrarse en integrar esta tecnología en las prácticas sanitarias habituales.

“Queremos utilizarlo para obtener una comprensión más profunda de nuestra función cardiovascular subyacente”, afirmó Manuel Hernández, profesor de ciencias biomédicas y traslacionales de la Facultad de Medicina Carle Illinois, quien dirigió la investigación. “Y queremos crear algo que sea clínicamente viable”.

Enlaces relacionados:
Universidad de Illinois Urbana-Champaign
Carre Technologies

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