image: The smartwatch system is based on sensors that can capture changes in movement patterns and tremors, which can help clinicians tailor treatments such as medications and lifestyle changes. This material relates to a paper that appeared in the Feb. 3, 2021, issue of Science Translational Medicine, published by AAAS. The paper, by R. Powers at Apple Inc. in Cupertino, CA; and colleagues was titled, "Smartwatch inertial sensors continuously monitor real-world motor fluctuations in Parkinson's disease." view more
Credit: R. Powers <i>et al., Science Translational Medicine</i> (2021)
Los científicos han desarrollado un sistema de monitorización basado en relojes inteligentes comerciales, capaces de detectar problemas de movimiento y temblores en pacientes con enfermedad de Parkinson. El sistema se probó en un estudio en el que participaron 343 pacientes -entre ellos 225 a quienes los investigadores siguieron durante 6 meses- y facilitó evaluaciones que coincidían con las estimaciones de un médico en el 94 % de los sujetos. Los hallazgos sugieren que la plataforma podría permitir a los médicos monitorizar de forma remota la progresión de la condición de un paciente y ajustar en consecuencia los planes de medicación para mejorar los resultados. La enfermedad de Parkinson se caracteriza por una interrupción del movimiento voluntario (discinesia) y la aparición de temblores, que perjudican gravemente la calidad de vida del paciente. Estos síntomas pueden tratarse con fármacos, pero los pacientes responden mejor si los médicos pueden ajustar con precisión y variar los regímenes de medicación en función de la gravedad de los síntomas. Sin embargo, los médicos actualmente basan sus evaluaciones de los pacientes en visitas clínicas poco frecuentes que no permiten captar cambios sutiles en los síntomas. Rob Powers y sus colegas abordaron este problema con su Monitor de fluctuaciones motoras para la enfermedad de Parkinson (MM4PD), una colección de algoritmos que utiliza sensores de reloj inteligente para capturar las fluctuaciones diarias en los patrones de movimiento del usuario. El sistema identificó patrones en la gravedad de los temblores y discinesia durante 6 meses en 225 pacientes y detectó cambios en los síntomas que, de acuerdo con los médicos, podrían pasarse por alto en las evaluaciones tradicionales. Además, MM4PD registró signos de temblores y deficiencias emergentes que podrían requerir cambios en los horarios de medicación para un tratamiento adecuado. Powers et al. afirman que su plataforma podría servir para una serie de otras aplicaciones, como motivar la adherencia del paciente o actuar como elemento de diagnóstico complementario para el desarrollo de fármacos.
###
Journal
Science Translational Medicine