El Apple Watch puede ayudar a los médicos a detectar con precisión el ritmo cardíaco anormal

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Un nuevo estudio lo encuentra 97% exacto

Si bien a menudo criticamos la tecnología óptica de frecuencia cardíaca por estar por debajo de la media cuando se trata de ejercicio de alta intensidad, ciertamente ha evolucionado en los últimos años, especialmente cuando solo está rastreando sus latidos para rutinas normales. Caso en cuestión: un nuevo estudio ha descubierto que el Apple Watch tiene una precisión del 97% cuando se trata de detectar una causa común de insuficiencia cardíaca.

Cardiogram, desarrollador de aplicaciones de frecuencia cardíaca, trabajó con la Universidad de California en San Francisco en un estudio que involucró a 6.158 participantes. El objetivo era averiguar qué tan bien el Apple Watch podía detectar la fibrilación auricular, una de las principales causas de insuficiencia cardíaca.

El reloj se combinó con inteligencia artificial para crear un algoritmo que pudiera detectar la diferencia en la variabilidad de la frecuencia cardíaca causada por la fibrilación auricular, que a menudo es difícil de diagnosticar para los médicos.

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1 de cada 4 accidentes cerebrovasculares es causado por FA, y este tipo de resultado brinda una gran esperanza en el poder de los dispositivos portátiles para detectar y diagnosticar anomalías. Estos son los primeros días de Cardiogram y todavía no verá la detección de AF en la aplicación, pero sigue siendo un gran paso adelante.

;El hallazgo más prometedor de nuestro estudio es la evidencia de que los dispositivos portátiles de grado del consumidor se pueden utilizar para detectar enfermedades”;, escribió Avesh Singh, ingeniero de software de Cardiogram, en una publicación de blog. ;El futuro es brillante aquí, y hay algunas líneas de investigación que son de particular interés para nosotros”;.

Cardiogram dice que ahora quiere asegurarse de que el algoritmo funcione en una variedad de condiciones, que incluyen dormir, correr y conducir. Pero Singh ve un futuro en el que esta información no solo puede advertir a los usuarios de que podrían estar en peligro, sino también aconsejarles cómo abordar el problema.

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