Wearables e IA están rediseñando la salud móvil

Contenidos “Knowledge eHealth” seleccionados para nuestros colaboradores 

Los cambios tecnológicos están redefiniendo las características de la salud móvil, mSalud o mHealth. El uso de smartphone en la asistencia sanitaria y la proliferación de sensores y wearables, más la participación de la inteligencia artificial está siendo asumido (al igual que la telemedicina) como de uso frecuente y acabará difuminándose en la práctica habitual.

Uno de los motivos más importantes es la implicación de las empresas de tecnología en el desarrollo de soluciones enfocadas en la salud, y el caso de Apple es paradigmático.

A raíz de la nuevas funcionalidades de medición del ritmo cardíaco, la generación del ECG y la notificación al usuario de patrones anormales incorporadas al Apple Watch, un artículo del Harvard Business Review (Why Doctors Shouldn’t Dismiss the Apple Watch’s New ECG App) viene a explicar las otras potencialidades que este dispositivo proporciona, como son los datos masivos que pueden beneficiar a la comunidad médica.

18 millones de personas se prevé adquieran el Apple Watch, lo que generaría una cantidad de datos sin precedentes. Datos útiles en el caso de muerte súbita para un médico forense, datos que vinculados a la historia clínica pueden dar pistas sobre morbilidad y mortalidad de pacientes, datos que pueden ayudar a estudiar los cambios de la actividad del corazón en pacientes con otras enfermedades no cardiacas, o con pacientes que toman ciertos medicamentos, que consumen ciertas dietas, etc.

Datos a los que se pueden añadir los obtenidos con otros dispositivos de Apple y que forman parte del proyecto Apple Heart Study.

Todo esto parece que no lleva a que los profesionales de la salud, tendrán que acostumbrarse a tecnologías que utilizan los pacientes para controlar su salud. Pese a dudas razonables respecto si mejorará o producirá más gastos en visitas médicas, pruebas, ansiedad del paciente, etc. es también importante reconocer la oportunidad que brindan los datos.


Y continuando con los dispositivos para detección de ritmo cardíaco irregular, la FDA ha otorgado la autorización del mercado para FibriCheckque en este caso es la primera aplicación (es decir, no dispositivo) que la recibe. (FibriCheck Receives FDA Clearance for Digital Heart Rhythm Monitor)

FibriCheck utiliza la cámara del smartphone o los sensores ópticos de un reloj inteligente (fotoplestismografía) para detectar los latidos del corazón e identificar el ritmo cardíaco, los datos se envían a una plataforma online donde un algoritmo de IA ayuda a la catalogación precisa del ritmo, añadiendo la creación de un informe y la recomendación de una llamada a la acción si fuera necesario.

Actualmente, FibriCheck solo se puede utilizar a través de un código de acceso emitido por una organización o proveedor de atención médica. FibriCheck logró resultados de igual precisión en comparación con un dispositivo externo que se conecta a un smartphone con dos electrodos para registrar un ECG de un solo cable.


Pero ¿sigue pareciendo beneficioso para el sistema sanitario y los pacientes las acciones basadas en salud móvil? Se ha realizado un metaanálisis de estudios publicados en cuatro bases de datos (MEDLINE, PsycINFO, Embase, and The Cochrane Library) sobre intervenciones en la deshabituación tabáquica utilizando herramientas mHealth, y el resultado para 108 estudios y 110.372 participantes sigue siendo positivo. (Which eHealth interventions are most effective for smoking cessation? A systematic review)

La salud móvil mejora los resultados que consiguen intervenciones basadas sólo en aplicaciones web o en mensajes de texto.


Con el uso creciente de los wearables y la inteligencia artificial la salud móvil está acercándose a una de las fuentes de información vitales para las intervenciones en salud. El comportamiento del paciente.

“¿Qué pasaría si pudiéramos identificar el comportamiento de salud que más afecta a la presión arterial de un individuo, y hacer que estas personas se centren en ese único objetivo”.

Dos ingenieros de la Universidad de California recopilaron datos sobre el sueño, el ejercicio y la presión arterial de ocho pacientes durante 90 días utilizando una pulsera Fitbit Charge y el monitor de presión arterial Omron Evolv. Con estos datos desarrollaron un algoritmo para predecir la presión arterial de los usuarios y mostrar qué comportamientos de salud tuvieron una mayor influencia.

Los datos (que marcan un buen resultado del algoritmo) están en el artículo (Using personal data to predict blood pressure), pero lo más importante es que se podría llegar a demostrar que los datos personales recopilados por estos dispositivos pueden ayudar a los pacientes, y, en este caso, en vez de acudir al médico porque su presión arterial está alta, se les facilita información y herramientas para controlarla.


Uno de los mayores problemas que ha tenido la implantación de las intervenciones en salud móvil ha sido el “engagement” con el paciente. Apps pésimamente diseñadas, que no aportaban ningún valor, con carencias de usabilidad, sin esquemas “patient journey” y sobre todo sin target de usuarios, han sido motivo habitual de grandes decepciones.

No todas las aplicaciones sirven para todos los usuarios.

Qué quieren y sobre todo cómo lo usarían, tanto pacientes como profesionales de salud las herramientas digitales, es un punto esencial para plantear este tipo de proyectos.

El informe de EY (New horizons: Executive insights on the future of health)contiene un apartado donde se aporta información para que los proveedores de salud puedan elegir dónde invertir en la transformación digital y que acciones hacia profesionales y pacientes tendrán mayor impacto.

El informe además recoge como la automatización de procesos y la inteligencia artificial (AI), pueden ayudar a reducir los costes, mientras que otras tecnologías emergentes pueden mejorar la experiencia del paciente o consumidor.

Estos contenidos son una selección del servicio “Knowledge eHealth

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