Los dispositivos que rastrean discretamente nuestras actividades diarias, minutos de ejercicio y calidad del sueño están experimentando una transformación silenciosa pero profunda. Antaño considerados exclusivamente artilugios para los entusiastas del fitness, hoy se están convirtiendo en herramientas clave en el diagnóstico precoz y la prevención de riesgos graves para la salud. Vivimos en la era del "Internet de las cosas" médico, un universo de aplicaciones conectadas a internet, sensores portátiles y dispositivos inteligentes que recopilan, analizan y comparten continuamente nuestros datos de salud, abriendo posibilidades sin precedentes para la medicina personalizada.

Según investigaciones recientes, casi una cuarta parte de la población de los países desarrollados utiliza algún tipo de rastreador de salud. Sin embargo, los dispositivos portátiles son solo una parte del complejo ecosistema que está transformando la atención sanitaria moderna. Expertos como el Dr. Sandeep Kishore, profesor asociado de medicina en la Universidad de California, San Francisco (UCSF), lideran iniciativas destinadas a integrar estas tecnologías directamente en la práctica clínica para el manejo de afecciones como la diabetes y la hipertensión arterial.

Una revolución en nuestra muñeca: más que un contador de pasos

Cuando hablamos de tecnología portátil, la primera asociación para muchos son las pulseras y relojes inteligentes que miden el número de pasos, el pulso y los niveles de oxígeno en sangre. Sin embargo, el espectro de estos dispositivos es mucho más amplio. Los teléfonos inteligentes se han convertido en centros neurálgicos de datos de salud, recibiendo información de diversos sensores y permitiendo la comunicación directa con los equipos médicos a través de plataformas seguras. Uno de los ejemplos más llamativos son los sensores externos, como los tensiómetros digitales o los monitores continuos de glucosa (MCG).

Los monitores continuos de glucosa, pequeños parches con una aguja casi imperceptible que se aplican con mayor frecuencia en la parte superior del brazo, representan una verdadera revolución para los diabéticos. Estos dispositivos pueden medir los niveles de azúcar en el líquido intersticial cada pocos minutos, enviando los datos directamente al teléfono inteligente del usuario. De esta manera, en lugar de dolorosos pinchazos en el dedo varias veces al día, el paciente obtiene una visión completa de la evolución de la glucosa durante 24 horas, lo que permite ajustes más precisos en la terapia y la dieta. Los equipos de investigación, como los de la UCSF, están trabajando activamente en el desarrollo de sistemas que harán que estos datos estén disponibles y sean procesables de forma instantánea para los equipos médicos.

Resolviendo el problema de la "hipertensión de bata blanca" y otros desafíos diagnósticos

Uno de los mayores desafíos en la práctica clínica es que los médicos a menudo solo obtienen una visión momentánea y fragmentada del estado de un paciente. La medición de la presión arterial en la consulta es un ejemplo perfecto. Es sorprendentemente difícil obtener una lectura precisa en ese entorno. El paciente puede haber tomado su café de la mañana, subido las escaleras a toda prisa o sentirse ligeramente ansioso por la propia visita. Todos estos factores pueden elevar temporalmente la presión arterial, lo que conduce al fenómeno conocido como "hipertensión de bata blanca".

Aquí es donde la tecnología portátil muestra su verdadero poder. Los tensiómetros inteligentes, que se pueden usar en casa, permiten mediciones regulares en un entorno relajado. Pueden registrar los valores de la presión arterial durante todo el año, no solo durante los controles semestrales. Los datos se envían a un sistema seguro, proporcionando al médico una ventana real y a largo plazo al cuadro cardiovascular del paciente. Esto ayuda a evitar terapias innecesarias y asegura que solo se trate a quienes realmente lo necesitan. Lo mismo se aplica a la detección de la fibrilación auricular, donde los relojes inteligentes pueden monitorear continuamente el ritmo cardíaco y alertar sobre irregularidades que podrían pasar desapercibidas en una consulta.

El futuro es ahora: gemelos digitales y diagnóstico inteligente

La visión para los próximos cinco años trae conceptos aún más avanzados. La tecnología debe volverse más simple y menos exigente para el paciente. El enfoque está en soluciones que no requieran una gran participación, como la posibilidad de que algún día se mida la presión arterial con la cámara de un teléfono inteligente o se analice el ritmo cardíaco a través de la grabación de video de una llamada de Zoom.

Uno de los conceptos más intrigantes es la creación de "gemelos digitales". Se trata de un modelo computacional avanzado de la salud de un paciente individual. Este avatar virtual, construido sobre la base de datos continuos de dispositivos portátiles, información genética y hallazgos clínicos, podría servir como campo de pruebas. Los equipos médicos podrían simular los efectos de diferentes medicamentos o terapias en el gemelo digital antes de aplicarlos al paciente real, predecir la progresión de la enfermedad y personalizar el tratamiento a un grado inimaginable. Aunque esta tecnología aún se encuentra en sus primeras etapas y espera la validación clínica, su potencial es enorme.

Una profesora de medicina en la UCSF, la Dra. Ida Sim, enfatiza la idea de "un ramo, no las flores". Pronto nos enfrentaremos a una situación en la que para una sola afección habrá una gama de dispositivos diferentes, cada uno recopilando su propio conjunto de datos: "las flores". Esto conducirá inevitablemente a una sobrecarga de información. El verdadero desafío y el "ingrediente secreto" del éxito será la capacidad de conectar todos estos diferentes flujos de datos (las flores) en un "ramo" significativo, útil y simple que proporcione a los médicos una imagen clara y procesable.

La inteligencia artificial como aliada clave en la medicina

Aquí es precisamente donde entra en juego la inteligencia artificial (IA). Enfrentarse a la ingente cantidad de datos que genera cada paciente, que puede ascender a gigabytes por mes, presenta un enorme reto de procesamiento. La IA tiene el potencial de cribar esta "avalancha" de datos y detectar patrones sutiles en el desarrollo de la enfermedad que el ojo humano no puede percibir. Estos patrones pueden ayudar a comprender las causas de los síntomas o incluso los impulsores de la propia enfermedad. El objetivo final es convertir los datos brutos en alertas e intervenciones clínicamente relevantes.

El potencial de un sistema así se ilustra mejor con un caso clínico real. El Dr. Kishore recuerda a una paciente de unos 30 años con diabetes tipo 1, que necesita insulina regularmente para controlar su nivel de azúcar en sangre. Desafortunadamente, se quedó sin insulina e ingresó en el hospital en un estado cercano al coma. Su compañero de cuarto la encontró inconsciente en su habitación. En el futuro que prevén los visionarios, un escenario así podría evitarse. Si la paciente hubiera tenido un sistema pasivo de monitorización del azúcar en sangre, los datos podrían haber sido parte de un circuito de retroalimentación entre ella y su equipo médico. El sistema podría haber enviado una alerta a un médico o farmacéutico que supervisara un panel de control. Podría haber iniciado una llamada o un mensaje de texto automático a su teléfono y, si no hubiera habido respuesta, activar los servicios de emergencia. Tal tragedia podría haberse evitado.

A pesar de los temores, la IA no reemplazará a los médicos. La perspicacia clínica y la experiencia humana siguen siendo insustituibles. No se trata de que un científico de datos o un experto en IA genere de forma independiente conocimientos clínicos a partir de un montón de datos. La construcción de herramientas útiles requiere equipos multidisciplinarios compuestos por desarrolladores, clínicos, pacientes y diseñadores de experiencia de usuario.

Desafíos, estándares y cuestiones éticas

El camino hacia este futuro tecnológico no está exento de obstáculos. Además del volumen de datos, la agregación y la estandarización plantean un problema importante. Diferentes dispositivos rastrean los datos de diferentes maneras, y las empresas a menudo utilizan sus propios algoritmos propietarios y cerrados. Esto crea "silos de datos bloqueados" y hace que la armonización y combinación de información de diferentes fuentes sea un gran desafío.

Para superar estos problemas, se están poniendo en marcha proyectos como la colaboración entre la UCSF y la Universidad de Berkeley para desarrollar una plataforma de código abierto llamada JupyterHealth. El objetivo de esta plataforma es fusionar los datos de salud y la inteligencia artificial para una mejor gestión de la diabetes y la hipertensión. Utilizando modelos de IA, la plataforma extrae información clave para médicos y pacientes casi en tiempo real, permitiendo la toma de decisiones que con el seguimiento tradicional llevarían meses o años.

La cuestión clave sigue siendo la seguridad, la privacidad y la ética. Instituciones como la UCSF tienen un riguroso sistema de controles y equilibrios. Un nuevo Comité de Supervisión de la Inteligencia Artificial en la Salud, compuesto por expertos, revisa los proyectos para garantizar que la IA que se desarrolla y estudia es fiable, justa, segura y protege la privacidad de las personas. Cada investigador debe presentar planes de investigación detallados a una junta de revisión institucional, que debe aprobar cualquier investigación que involucre a participantes humanos, garantizando que se lleve a cabo de manera segura y ética.

Fuente: Universidad de California