Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), han desarrollado una nueva metodología capaz de predecir con mayor antelación las crisis que puedan padecer las personas con enfermedades crónicas. Para ello han empleado redes de sensores inalámbricas con las que han conseguido aumentar hasta en 40 minutos el tiempo de detección anticipada de migrañas.
En casos como el de esta enfermedad neurológica, que afecta en torno al 15% de la población europea, predecir un evento de este tipo permitiría actuar y aliviar el dolor del paciente. Ése es precisamente el objetivo de este estudio, que actualmente se encuentra en fase piloto y que se apoya en el uso de redes de sensores inalámbricas no invasivas en el cuerpo humano con los que se pueden medir las variables biométricas de temperatura superficial de la piel, sudoración, ritmo cardiaco y saturación de oxígeno.
Según ha explicado Josué Pagán, investigador de la UPM, “hasta ahora, no se había realizado una monitorización continua antes, durante y después de la crisis, por lo que no se sabía si los cambios en estas señales eran causa o consecuencia de la migraña. En este estudio se ha logrado el modelado predictivo del dolor de pacientes migrañosos a través de la monitorización continua de variables hemodinámicas”. Todo ello, ha incidido, “implica que, si se puede modelar, es porque quizás estos cambios anteceden al dolor, y por tanto es posible la predicción de la crisis”.
Según ha destacado Pagán los participantes en el estudio, además de informar cómo era su dolor en intervalos de tiempo, llevaron durante más de un mes un dispositivo de monitorización no intrusivo y, los datos obtenidos “fueron posteriormente usados para entrenar modelos predictivos”. Como resultado, este investigador resalta que “la tasa de falsos positivos era prácticamente nula y que los modelos entrenados son modelos por paciente”, es decir, individuales y no extrapolables a otras personas.
En el estudio se han usado sensores similares a los wereables empleados a la hora de hacer deporte, unos dispositivos que “pueden sufrir pérdidas de datos, roturas de un sensor o que alguno de los sensores no proporcione una lectura correcta de los parámetros”. Sin embargo, Pagán ha recalcado que, con la nueva metodología, “se puede ajustar la predicción a un compromiso entre lo conservador (calidad en la predicción), o lo osado (primando el tiempo de adelanto y aumentando la incertidumbre), dependiendo de la disponibilidad de los sensores en falsos positivos cada momento”. De esta forma, ha concluido, “la metodología presentada mejora las predicciones haciendo uso del conocimiento de la patología, para evitar, por ejemplo la presencia de falsos positivos”.
Aplicable a otras enfermedades
Hasta ahora los investigadores sólo han trabajado en la predicción de migrañas, pero Josué Pagán ha advertido de que “la metodología presentada se ha generalizado para cualquier otra patología que curse crisis sintomáticas, como la epilepsia”. Por eso ya ha asegurado que, si bien el siguiente paso es la validación clínica de esta metodología, el equipo ya trabaja para aplicar estas técnicas predictivas “a otras enfermedades crónicas, que cursan episodios sintomáticos como el dolor, que son muy comunes en enfermedades neurológicas”.
