Hoy en día, la tecnología de salud portátil registra mucho más que solo tus pasos. Basados en esta premisa, un equipo de investigadores de la Universidad de Texas (Estados Unidos) están lanzando un estudio de dos años para explorar si los datos de los wearables de actividad física pueden ayudar a predecir el riesgo de una persona de desarrollar enfermedades cardiovasculares.
Con el respaldo de una subvención de 400 000 dólares de la Junta Coordinadora de Educación Superior de Texas, el estudio comenzó oficialmente el 1 de agosto. Utilizará dispositivos portátiles disponibles comercialmente para monitorear la actividad física, el sueño y la presión arterial.
Yue Liao, profesora adjunta de kinesiología del citado recinto universitario, dirige el estudio. También participan los coinvestigadores Christine Spadola, profesora adjunta de trabajo social; Souvik Roy, profesor asociado de matemáticas; y Matthew Brothers, profesor de kinesiología. Liao dijo que:
“Nos centramos en la actividad física, el sueño y la presión arterial, recopilando todos esos datos para ver si podemos utilizar modelos matemáticos avanzados para predecir el riesgo de enfermedad cardiovascular o disfunción vascular de una persona. Queremos ver si podemos detectar signos tempranos de enfermedad cardiovascular para intervenir de forma más temprana con cambios en el estilo de vida”.
Los investigadores buscan centrarse en este aspecto clave
Un enfoque clave del estudio es el sueño, un factor a menudo ignorado en la salud cardiovascular. Los investigadores buscan analizar cómo el sueño afecta los niveles de energía, la actividad física y la función orgánica durante la noche. Para ello, utilizarán los datos de los wearables para profundizar en la comprensión del riesgo de enfermedades cardiovasculares.
Liao explicó que no solo medirán las etapas o la duración del sueño, sino también marcadores continuos como la frecuencia cardíaca y la presión arterial durante el sueño para detectar riesgos para la salud.
Entre los objetivos del estudio se encuentra el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático que utilice datos de sensores portátiles para ir más allá del simple seguimiento del estado físico.
Liao enfatizó que el estudio se basa en dispositivos disponibles comercialmente. Esto hace que el enfoque sea más accesible para el público general que muchas herramientas de investigación tradicionales.
Además, dado que los wearables pueden capturar una amplia gama de datos de salud vascular, es posible que los participantes no necesiten someterse a complejas evaluaciones de laboratorio.
Información de News Medical / Redacción CeluFlash
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