Relojes inteligentes podían detectar la enfermedad hasta siete años antes de su diagnóstico oficial
Los relojes inteligentes, cada vez más populares entre los adultos mayores, podrían desempeñar un papel crucial en la salud de sus usuarios. Estos dispositivos, equipados con una variedad de sensores, tienen la capacidad de registrar la actividad física, el ritmo cardíaco y la calidad del sueño de una persona. Ahora, una nueva investigación sugiere que estos relojes podrían ser capaces de detectar la enfermedad de Parkinson años antes de su diagnóstico oficial.
Antes de que los síntomas de Parkinson se vuelvan visibles, los individuos afectados comienzan a experimentar cambios sutiles en su movimiento y patrones de sueño. Por ejemplo, pueden comenzar a escribir con una letra cada vez más pequeña o mantener pulsadas las teclas del móvil durante más tiempo al enviar un mensaje. Estos cambios, aunque menores, pueden ser detectados por los sensores de los relojes inteligentes.
En un estudio realizado en el Reino Unido, se proporcionaron relojes inteligentes a más de 100.000 personas para registrar su actividad durante una semana. Los datos recopilados se utilizaron para identificar patrones de movimiento y sueño que podrían indicar la presencia de Parkinson. Los resultados mostraron que los relojes inteligentes podían detectar la enfermedad hasta siete años antes de su diagnóstico oficial.
Además de los cambios en el movimiento, los relojes inteligentes también registraron alteraciones en los patrones de sueño de los participantes. Los individuos que más tarde fueron diagnosticados con Parkinson experimentaron despertares nocturnos más frecuentes y una mayor duración del sueño varios años antes del diagnóstico.
Estos hallazgos sugieren que los relojes inteligentes podrían ser una herramienta valiosa para la detección temprana de Parkinson. Sin embargo, se necesitan más investigaciones para confirmar estos resultados y para desarrollar sistemas que puedan utilizar eficazmente estos datos para la detección temprana de la enfermedad.
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