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UN ESTUDIO LE ATRIBUYE UN 85% DE PRECISIÓN EN EL DIAGNÓSTICO
Solo hay que ponerse el Apple Watch y que sus sensores empiecen a extraer datos. Una vez analizada la información se puede saber si el usuario es diabético. El método no es del todo preciso, pero su tasa de acierto se sitúa en el 85%, un porcentaje considerable para un dispositivo que no está diseñado específicamente para usos médicos.
La precisión la ha establecido un estudio llevado a cabo entre la aplicación Cardiogram y la Universidad de California en San Francisco. Y el trabajo se ha hecho con los datos de 14.000 usuarios de Apple Watch. Entre todos ellos se detectaron 462 casos de diabetes.
Para identificar estos casos se empleó el sensor del Apple Watch que mide el ritmo cardíaco. Los datos que se recogieron de esta manera se enviaron a un algoritmo de inteligencia artificial para que los procesara. La comparación de la información obtenida con los patrones observados en casos confirmados de diabetes decantaba el resultado a positivo o a negativo.
El autor más destacado de este estudio es Brandon Ballinger, cofundador de la aplicación Cardiogram, pero también analista de datos durante más de un año en la Universidad de California en San Francisco. De ahí viene la colaboración entre la empresa y el centro académico. El perfil de Ballinger, licenciado en ciencias de la computación y ex empleado de Google, donde estuvo trabajando con machine learning, está profundamente ligado al big data.
Y este estudio trata de eso precisamente: hacer un análisis de datos complejo que permita obtener resultados que hasta ahora solo se obtienen con dispositivos médicos especializados. De hecho, se han desarrollado dispositivos de uso personal dedicados específicamente a hacer análisis de glucosa. Pero esta es la primera vez que un hardware de consumo sirve para detectar la diabetes sin necesidad de añadirle otros aparatos.
El sensor del Apple Watch para medir el ritmo cardíaco es el mismo que emplean otros smartwatch o pulseras inteligentes de marcas que funcionan bajo el sistema Android Wear. El estudio no afirma que los resultados sean extrapolables a otros dispositivos wearable con el mismo sensor, pero sin duda cabe esta posibilidad.
Y es que el proceso para detectar si una persona es diabética mediante la información proporcionada por el Apple Watch consta de dos fases concretas. La primera consiste en extraer los datos; la segunda, de analizarlos con inteligencia artificial. Lo primero es tarea del hardware, un plano en el que los sensores de otros dispositivos Android se pueden equiparar con los del reloj de Apple. Mientras que la segunda fase depende del software, que organiza los datos y los compara para buscar patrones. Esta tarea, donde realmente reside el valor, no tiene por qué depender del sistema operativo del dispositivo.