Según se determinó en una nueva investigación sobre las características de salud del Apple Watch está surgiendo a un ritmo rápido. Investigadores de una coalición que incluye a la Universidad de Duke y la Universidad Northwestern han publicado los resultados de un estudio que tenía como objetivo encontrar si un Apple Watch podría usarse para predecir el dolor de las personas con enfermedad de células falciformes.
Usar el Apple Watch para predecir el dolor
Según lo explicado por los investigadores, la enfermedad de células falciformes es un trastorno genético de los glóbulos rojos que se asocia con una serie de complicaciones graves. Esto incluye cosas como anemia crónica, accidente cerebrovascular y crisis vaso-oclusivas (COV). En particular, los COV son “impredecibles, difíciles de tratar y la principal causa de hospitalización”.
Con este estudio, los investigadores se propusieron utilizar los datos del Apple Watch y el aprendizaje automático para “ayudarnos a comprender mejor la experiencia del dolor y encontrar tendencias para predecir el dolor de los COV”.
- Determinar la viabilidad de usar el Apple Watch para predecir las puntuaciones de dolor en personas con enfermedad de células falciformes ingresadas en el Hospital de Día SCD de la Universidad de Duke, conocido como el Hospital de Día.
- Crea y evalúa algoritmos de aprendizaje automático para predecir las puntuaciones de dolor de los COV con el Apple Watch.
Para recopilar datos para el estudio, los investigadores del Hospital de Día de la Universidad de Duke se acercaron a pacientes con enfermedad de células falciformes que habían sido admitidos por un COV y les preguntaron si les gustaría participar en el estudio. Esta recolección de datos ocurrió entre julio de 2021 y septiembre de 2021.
Aquellos que aceptaron participar en el estudio recibieron un Apple Watch Series 3 que usaron durante la duración de su visita. Cada Apple Watch recopiló datos que incluyen “frecuencia cardíaca, variabilidad de la frecuencia cardíaca (calculada) y calorías”.
Las puntuaciones de dolor y los signos vitales se recopilaron de la historia clínica electrónica. Luego, los investigadores combinaron los datos y aplicaron múltiples modelos de aprendizaje automático para analizar si estas técnicas pueden ayudar a los pacientes y médicos a comprender mejor la experiencia del dolor y encontrar tendencias para predecir el dolor de los COV.
Los datos se analizaron utilizando 3 modelos diferentes de aprendizaje automático: regresión logística multinomial, aumento de gradiente y bosque aleatorio, y 2 modelos nulos, para evaluar la precisión de las puntuaciones de dolor. Las métricas de evaluación consideradas fueron la precisión (puntuación F1), el área bajo la curva de características operativas receptoras y el error cuadrático medio (RMSE).
Se inscribieron 20 pacientes con anemia de células falciformes, todos los cuales se identificaron como negros o afroamericanos y consistieron en 12 (60%) mujeres y 8 (40%) hombres. Hubo 14 individuos diagnosticados con hemoglobina tipo SS (70%). La mediana de edad de la población fue de 35,5 (IQR 30-41) años. El tiempo medio que cada individuo pasó usando el Apple Watch fue de 2 horas y 17 minutos y se recopilaron un total de 15,683 puntos de datos en toda la población. Todos los modelos superaron a los modelos nulos, y el modelo de mejor rendimiento fue el modelo de bosque aleatorio, que fue capaz de predecir las puntuaciones de dolor con una precisión del 84,5% y un RMSE de 0,84.
Como destaca MyHealthyApple, el estudio muestra que Apple Watch puede ser “muy útil tanto para pacientes como para médicos atentos”. Los investigadores encontraron que Apple Watch es un “enfoque novedoso y factible y presenta un método de bajo costo que podría beneficiar a los médicos y a las personas con enfermedad de células falciformes en el tratamiento de los COV”.
“El sólido rendimiento del modelo en todas las métricas valida la viabilidad y la capacidad de utilizar los datos recopilados de un dispositivo no invasivo, el Apple Watch, para predecir las puntuaciones de dolor durante los COV”, explican los investigadores.
