Si se enferma con COVID-19, su reloj inteligente puede rastrear la progresión de sus sÃntomas e incluso podrÃa mostrar qué tan enfermo se vuelve.
Eso es según un estudio de la Universidad de Michigan que examinó los efectos de COVID-19 con seis factores derivados de los datos de frecuencia cardÃaca. El mismo método podrÃa usarse para detectar otras enfermedades como la influenza, y los investigadores dicen que el enfoque podrÃa usarse para rastrear enfermedades en el hogar o cuando los recursos médicos son escasos, como durante una pandemia o en paÃses en desarrollo. Sus resultados se publican en la revista Cell Reports Medicine.
Siguiendo a los estudiantes de la UM y a los pasantes médicos en todo el paÃs, los investigadores descubrieron nuevas señales integradas en la frecuencia cardÃaca que indican cuándo las personas se infectaron con COVID y qué tan enfermas se pusieron. Los investigadores encontraron que las personas con COVID experimentaron un aumento en la frecuencia cardÃaca por paso después del inicio de los sÃntomas, y aquellos con tos tenÃan una frecuencia cardÃaca por paso mucho más alta que aquellos sin tos.
« Descubrimos que COVID amortiguó las señales biológicas de cronometraje, cambió la forma en que su frecuencia cardÃaca responde a la actividad, alteró la frecuencia cardÃaca basal y provocó señales de estrés », dijo Daniel Forger, profesor de matemáticas y profesor de investigación de medicina computacional y bioinformática. « Lo que nos dimos cuenta fue el conocimiento de la fisiologÃa, cómo funciona el cuerpo y las matemáticas pueden ayudarnos a obtener más información de estos dispositivos portátiles ».
Los investigadores encontraron que estas medidas se alteraron significativamente y podrÃan mostrar perÃodos sintomáticos versus saludables en la vida de los usuarios.
« Ha habido algún trabajo previo sobre la comprensión de las enfermedades a través de datos de frecuencia cardÃaca portátiles, pero creo que realmente adoptamos un enfoque diferente al centrarnos en descomponer la señal de frecuencia cardÃaca en múltiples componentes diferentes para tener una visión multidimensional de la frecuencia cardÃaca », dijo Caleb Mayer, un estudiante de doctorado en matemáticas.
« Todos estos componentes se basan en diferentes sistemas fisiológicos. Esto realmente nos brinda información adicional sobre la progresión de la enfermedad y la comprensión de cómo la enfermedad afecta estos diferentes sistemas fisiológicos a lo largo del tiempo ».
Los participantes procedÃan de las cohortes de 2019 y 2020 del Intern Health Study, un estudio de cohortes de múltiples sitios que sigue a médicos de varios institutos en su primer año de residencia. Los investigadores también utilizaron información del Roadmap College Student Data Set, un estudio que examinó la salud y el bienestar de los estudiantes durante el año académico 2020-21 utilizando datos portátiles de Fitbits, diagnósticos de COVID-19 autoinformados e información de sÃntomas, y datos disponibles públicamente..
Para este análisis, los investigadores incluyeron personas que informaron una prueba positiva de COVID, sÃntomas y datos portátiles desde 50 dÃas antes del inicio de los sÃntomas hasta 14 dÃas después. En total, los investigadores utilizaron datos de 43 médicos internos y 72 estudiantes de pregrado y posgrado.
EspecÃficamente, los investigadores encontraron :
- Aumento de la frecuencia cardÃaca por paso, una medida de disfunción cardiopulmonar, aumenta después del inicio de los sÃntomas
- La frecuencia cardÃaca por paso fue significativamente mayor en los participantes que reportaron tos
- La incertidumbre de la fase circadiana, la incapacidad del cuerpo para cronometrar los eventos diarios, aumentó alrededor del inicio de los sÃntomas de COVID. Debido a que esta medida se relaciona con la fuerza y ​​consistencia del componente circadiano del ritmo cardÃaco, esta incertidumbre puede corresponder a signos tempranos de infección
- La frecuencia cardÃaca basal diaria tendió a aumentar al inicio de los sÃntomas o antes. Los investigadores plantean la hipótesis de que esto se debió a la fiebre o al aumento de la ansiedad
- La frecuencia cardÃaca tendió a estar más correlacionada con el inicio de los sÃntomas, lo que podrÃa indicar los efectos de la hormona adenosina relacionada con el estrés
Los investigadores utilizaron un algoritmo que se desarrolló originalmente para estimar la fase circadiana diaria a partir de la frecuencia cardÃaca portátil y los datos de pasos. Observaron un perÃodo de referencia de 8 a 35 dÃas antes del inicio de los sÃntomas de COVID y un perÃodo de análisis definido como de 7 a 14 dÃas alrededor del inicio de los sÃntomas de COVID. Los investigadores esperan que con más pruebas, los mismos métodos puedan mejorar la detección previa de COVID con dispositivos portátiles.
« El brote global del virus SARS-CoV-2 impuso importantes medidas de salud pública que afectaron nuestra vida diaria », dijo Sung Won Choi, profesor asociado de pediatrÃa. « Sin embargo, durante este evento histórico en el tiempo, la tecnologÃa móvil ofreció enormes capacidades.
« Nos sorprendió la disposición y el deseo de los estudiantes de la UM de participar en este estudio, que se realizó de forma remota, desde el reclutamiento hasta la inscripción y la incorporación. El trabajo informado por Mayer y nuestro equipo realmente fue posible no solo a través de sensores portátiles, sino sino la convergencia de análisis de datos novedosos, avances notables en tecnologÃa y poder de cómputo, y la intersección de la ‘ciencia en equipo’ entre los equipos de investigación ».
Este enfoque de « ciencia en equipo » se fusionó como un producto secundario del laboratorio UM Ideas de 2019, que incluyó a los investigadores principales del equipo.
Los investigadores dicen que este trabajo establece algoritmos que se pueden usar para comprender el impacto de las enfermedades en la fisiologÃa del ritmo cardÃaco, lo que puede formar la base para que los profesionales médicos puedan implementar el uso de dispositivos portátiles en el cuidado de la salud.
« Identificar los patrones variables de diferentes parámetros de frecuencia cardÃaca derivados de dispositivos portátiles a lo largo de la infección por COVID-19 es un avance sustancial para el campo », dijo Srijan Sen, profesor de psiquiatrÃa y director del Frances and Kenneth Eisenberg and Family Depression Center en MU. « Este trabajo puede ayudarnos a seguir de manera más significativa a las poblaciones en futuras oleadas de COVID-19. El estudio también demuestra que el seguimiento de cohortes con tecnologÃa móvil y el intercambio sólido de datos pueden facilitar descubrimientos valiosos e inesperados ».
Las limitaciones del estudio incluyen que el trabajo no considera enfermedades similares a la influenza, según los investigadores. El trabajo futuro debe centrarse en si los hallazgos reflejan los efectos de COVID-19 o si estos efectos persistirán en otras enfermedades. Los investigadores tampoco pudieron tener en cuenta los efectos de factores como la edad, el sexo o el IMC, ni los efectos de la estacionalidad en los datos, es decir, si los datos se tomaron durante un perÃodo de tiempo en el que la transmisión de la gripe u otra enfermedad es menor. alto.
Los coautores del estudio también incluyen a los investigadores de la UM Jonathan Tyler, Yu Fang, Christopher Flora, Elena Frank y Muneesh Tewari. El trabajo fue apoyado por los Institutos Nacionales de Salud, el Programa de Ciencias de la Frontera Humana, la Fundación Nacional de Ciencias y una subvención del Proyecto de Innovación del Instituto Taubman.