NotiPress<\/p>\n\n\n\n
Investigadores de Stanford Medicine<\/strong><\/a> crearon un algoritmo capaz de notificar a usuarios de <\/strong>relojes inteligentes<\/strong><\/a> sobre sus niveles de estr\u00e9s<\/strong>, capturando eventos como viajes en avi\u00f3n, ejercicio prolongado, enfermedades e incluso Covid-19. Con datos del smartwatch<\/a> el algoritmo ley\u00f3 las frecuencias card\u00edacas como un indicador del estr\u00e9s fisiol\u00f3gico o mental. Este puede enviar alertas a usuarios sobre la presencia de una enfermedad, incluso antes de tener s\u00edntomas<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n Durante la realizaci\u00f3n del estudio, investigadores monitorearon per\u00edodos prolongados de estr\u00e9s durante los cuales la frecuencia card\u00edaca es m\u00e1s alta de lo normal, una se\u00f1al reveladora de que algo puede estar mal. En este sentido, muchos factores estresantes provocaron una alerta, algunas personas sucedi\u00f3 mientras viajaban, corr\u00edan un marat\u00f3n o despu\u00e9s de una noche en el bar.<\/p>\n\n\n\n El hallazgo m\u00e1s impresionante de acuerdo con el investigador Michael Snyder, <\/strong>fue la detecci\u00f3n del 80% de los de los casos confirmados de Covid-19<\/strong>, incluso antes de que los participantes presentaran s\u00edntomas.<\/strong> “La idea es que las personas eventualmente usen esta informaci\u00f3n para decidir si necesitan hacerse una prueba de COVID-19 o aislarse por s\u00ed mismos”,<\/em> dijo Snyder. No obstante, se necesita m\u00e1s refinamiento antes de que las personas puedan depender de sus smartwatche<\/a>s para determinar si tienen SARS-CoV-2 u otros virus.<\/p>\n\n\n\n Durante el estudio se monitorearon los niveles de estr\u00e9s mental y f\u00edsico de 2 mil 155 personas a trav\u00e9s de la frecuencia card\u00edaca. Cuando se les notificaba de un evento de estr\u00e9s mediante una alerta emparejada con una aplicaci\u00f3n en su tel\u00e9fono, los participantes registraban la actividad realizada.<\/strong> Para activar una alerta su frecuencia card\u00edaca deb\u00eda elevarse durante varias horas. Sin embargo, si por ejemplo se estaba sentado en el sof\u00e1 con una taza de t\u00e9 y se recib\u00eda una alerta eso pod\u00eda significar la presencia de un posible virus o infecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n La mayor\u00eda de las alertas se clasificaron en categor\u00edas distintas como viajes, comidas abundantes, menstruaci\u00f3n, estr\u00e9s mental, intoxicaci\u00f3n o infecciones no causadas por Covid-19. Asimismo, el algoritmo marc\u00f3 un per\u00edodo de estr\u00e9s despu\u00e9s de que muchos participantes recibieron una vacuna contra la Covid-19,<\/strong> lo que refleja el aumento en la respuesta inmune provocada por la inyecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Snyder y su equipo se encuentran reclutando a m\u00e1s participantes para el estudio, el cual planean perfeccionar a fin de mejorar la especificidad de las alertas. En este sentido, se buscar\u00e1 agregar datos como el recuento de pasos, los patrones de sue\u00f1o y la temperatura corporal. <\/strong>Lo anterior con la esperanza de que los patrones de datos puedan corresponder y marcar distintos tipos de estr\u00e9s. Adem\u00e1s, los investigadores planean realizar un ensayo cl\u00ednico para determinar si las alertas pueden detectar de manera confiable una infecci\u00f3n por Covid-19 y de esa forma usarse para orientar las decisiones m\u00e9dicas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" NotiPress Investigadores de Stanford Medicine crearon un algoritmo capaz de notificar a usuarios de relojes inteligentes sobre sus niveles de estr\u00e9s, capturando eventos como viajes en avi\u00f3n, ejercicio prolongado, enfermedades e incluso Covid-19. Con datos del smartwatch el algoritmo ley\u00f3 las frecuencias card\u00edacas como un indicador del estr\u00e9s fisiol\u00f3gico o mental. 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