La monitorización pasiva de la actividad de las personas que caminan a través de sus teléfonos inteligentes puede utilizarse para construir modelos de salud y riesgo de mortalidad a nivel poblacional, según un nuevo estudio publicado en la revista de acceso abierto ‘PLOS Digital Health’ por Bruce Schatz, de la Universidad de Illinois (Estados Unidos) y sus colegas.

En estudios anteriores se han utilizado medidas de la aptitud física, como las pruebas de marcha y el ritmo de marcha autodeclarado, para predecir el riesgo de mortalidad individual. Estas mediciones se centran en la calidad más que en la cantidad de movimiento; por ejemplo, medir la velocidad de la marcha de un individuo se ha convertido en una práctica estándar para ciertos entornos clínicos.

Ahora, el auge de la monitorización pasiva de la actividad a través de los teléfonos inteligentes abre la posibilidad de realizar análisis a nivel poblacional utilizando métricas similares.

En el nuevo estudio, los investigadores estudiaron a 100.000 participantes de la cohorte nacional del Biobanco del Reino Unido que llevaban monitores de actividad con sensores de movimiento durante una semana.

Aunque el sensor de muñeca se lleva de forma diferente a como se llevan los sensores de los teléfonos inteligentes, ambos sensores de movimiento pueden usarse para extraer información sobre la intensidad de la marcha a partir de breves ráfagas de caminata, una versión de la vida cotidiana de una prueba de marcha.

El equipo fue capaz de validar con éxito modelos predictivos de riesgo de mortalidad utilizando sólo 6 minutos al día de caminata constante recogidos por el sensor, combinados con las características demográficas tradicionales.

El equivalente a la velocidad de la marcha calculado a partir de estos datos recogidos de forma pasiva fue un factor predictivo de la mortalidad a los 5 años independiente de la edad y el sexo (índice C combinado de 0,72). Los modelos predictivos utilizaron únicamente la intensidad de la marcha para simular los monitores de los teléfonos inteligentes.

“Nuestros resultados muestran que las medidas pasivas con sensores de movimiento pueden alcanzar una precisión similar a las medidas activas de la velocidad de la marcha y el ritmo de la misma –dicen los autores–. Nuestros métodos escalables ofrecen una vía factible hacia la detección nacional de riesgos para la salud”.