El Apple Watch puede detectar diabetes con un 85% de confianza
El Apple Watch ya ha salvado más de una vida ya que con los datos que recoge se pueden llegar a detectar algunas enfermedades cardiovasculares. Según un estudio de la empresa de datos móviles de salud Cardiogram, el reloj de Apple es capaz de diagnosticar diabetes con un alto grado de acierto.
Hasta ahora, la red de deep learning de la compañía DeepHeart utilizaba los datos del reloj de Apple para detectar fibrilación arterial, hipertensión y apnea del sueño. Ahora se añade una nueva a la lista: la diabetes. La detección requiere de poco hardware, tan solo machine learning y el sensor de latidos de corazón de Apple Watch.
El cofundador de Cardiogram, Brandon Ballinger, declaró que la precisión de esta aplicación para detectar signos de diabetes es de un 85 %, una cifra considerablemente alta para las apps de la muñeca.
Apple está vendiendo más relojes que nunca, y la mayoría de sus clientes lo usan precisamente por razones de salud y fitness. Y es que ya llevamos tiempo escuchando cómo los relojes de Apple han salvado vidas previniendo ataques al corazón o embolias pulmonares o simplemente mejorando considerablemente la salud.
Sin embargo, el nuevo estudio de Cardiogram va mucho más allá del potencial hasta ahora reconocido de la maquinaria de la firma de la manzana. Si la idea es utilizar los datos del ritmo cardiaco y extrapolarlos para detectar dolencias que no son específicas del corazón, las aplicaciones son infinitas y su potencial de salvar vidas también.
El estudio, dirigido por Cardiogram en la Universidad de California, ha utilizado 14.011 sujetos, con un total de 200 millones de detecciones de ritmo cardiaco para entrenar a DeepHeart, y así testar la fiabilidad y precisión de la red neuronal para distinguir entre personas con o sin diabetes. Esto es algo que Ballinger ha considerado fundamental, ya que alrededor de una de cada cuatro personas que padecen esta enfermedad no lo saben.
¿Pero exactamente qué detecta DeepHeart? En realidad, es la variabilidad del ritmo cardiaco la cifra de interés. Así, se pueden detectar ciertos patrones típicos de las personas con diabetes. Los ejemplos son una recuperación más lenta después del ejercicio físico o una frecuencia cardiaca alta cuando no se está ejercitando. El cofundador de Cardiogram afirma que estos patrones pueden detectar si una persona padece o podría padecer diabetes.
El desarrollo futuro de la aplicación se centrar en confirmar si se padece diabetes, confirmar el tipo de riesgo y guiar la persona a través de un programa de prevención del desarrollo de la enfermedad. Precisamente así lo declaran en su tuit: “Estamos trabajando en el paso 2: maneras de guiar a las personas a través de la confirmación y conectar con un médico y tratamiento apropiado. ¡Más información sobre esto durante el curso de este año!”, explican.
Author Arnau Font
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