Google presenta un sistema de IA basado en relojes para la detección no invasiva de la hipertensión en un estudio natural

Google ha publicado un artículo de investigación en Nature que detalla un nuevo sistema de IA multimodal llamado AI-PPG-ACC-HTN. Esta tecnología permite la detección pasiva de signos de hipertensión utilizando relojes inteligentes estándar, eliminando la necesidad de calibración tradicional con manguito. A diferencia de los métodos convencionales que se basan en lecturas únicas y fácilmente perturbadas, el nuevo sistema recopila datos fisiológicos durante varios días. Utiliza un preentrenamiento supervisado por sí mismo en más de 490.000 horas de datos sin etiquetar a través de una CNN 1D, seguido de la promediación de vectores de características de 15 segundos a lo largo de los días para suavizar el ruido transitorio. El sistema luego produce una puntuación de probabilidad de hipertensión sostenida utilizando regresión logística, incorporando la altura para tener en cuenta la longitud del trayecto arterial. Los ensayos clínicos que involucraron a 196 sujetos sin antecedentes cardiovasculares ni medicación antihipertensiva, se compararon con el monitoreo dinámico de la presión arterial durante 24 horas, produjeron resultados sólidos. La detección inicial logró una sensibilidad del 65,8 % y una especificidad del 90,0 %, superando la sensibilidad del 55,3 % y la precisión predictiva positiva (PPV) del 77,8 % de las pruebas de detección en el consultorio. Para la confirmación en individuos con niveles elevados, el sistema alcanzó una PPV del 96,7 % y una sensibilidad del 78,4 %, comparable con el monitoreo en el hogar con manguito durante varios días. Esta tecnología está destinada a respaldar las funciones de monitoreo de la salud dentro de las aplicaciones de Google Health.