Un parche inteligente, la nueva aproximación a la apnea del sueño desde la salud digital.


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Detectar y cuantificar la apnea del sueño es fundamentalmente un reto técnico, una vez establecida en el paciente la sospecha diagnóstica. Como es sabido, se trata de un síndrome que se caracteriza por una detención de la respiración mientras se duerme, que habitualmente cesa y se reinicia sucesivamente en varias ocasiones. Es un trastorno potencialmente grave, y que se detecta en los casos en los que se hayan objetivado previamente ronquidos sonoros, jadeos en la respiración durante el sueño, boca seca al despertar, dolor de cabeza matinal, dificultad atencional diurna o irritabilidad. 

La forma más común es la apnea obstructiva, aunque también hay casos de etiología central. Entre los factores de riesgo de la variante mayoritaria encontramos en primer lugar el exceso de peso (principalmente por los depósitos de grasa alrededor de las vías respiratorias superiores), determinadas particularidades anatómicas de esas mismas vías respiratorias o el cuello, y el consumo de tabaco, alcohol o psicotrópicos. 

Lejos de ser una mera incidencia en el dormir, la apnea del sueño se relaciona con una mayor incidencia de enfermedades cardiovasculares, problemas de memoria y otras complicaciones de diverso tipo, por lo que debe ser conocida y tratada.

El diagnóstico se hace mediante una adecuada monitorización de la respiración durante el sueño, acompañada de un registro del ritmo cardíaco y también, si ello es posible, de los movimientos de los brazos y las piernas, la actividad cerebral y los niveles de oxígeno en sangre. Con ese conjunto de datos se podrá cualificar el cuadro y valorar mejor su posible evolución.

Disponer de este tipo de medidas conjuntas (una polisomnografía nocturna) no es técnicamente tan sencillo. De ahí que en ocasiones se haga en una unidad del sueño, con ingreso del paciente y bajo supervisión técnica. Otras veces, los servicios de salud disponen de equipos ambulatorios que pueden emplearse en el domicilio por el propio paciente para la realización de una prueba simplificada, que se distribuyen de manera rotatoria entre los casos objeto de sospecha clínica.

Sea como fuere, hacerse una prueba de detección de apnea del sueño a menudo significa pasar una noche conectado a sensores, que además sólo se pueden utilizar ocasionalmente, y que siempre resultan aparatosos para el paciente.

Desde el ámbito de la salud digital se han intentado distintas aproximaciones hacia la posibilidad de establecer el diagnóstico de la apnea del sueño, siquiera sea como confirmación de que el fenómeno ocurre, aunque no se profundice en su análisis y correlatos fisiológicos.

Las primeras ideas en este campo tenían que ver con grabar la sonoridad de la respiración, aprovechando el micrófono de los teléfonos móviles. Estas utilidades consistían en aplicaciones que registraban el ruido ambiental de manera constante durante la noche, y que podían llevar un sencillo algoritmo de análisis que detectara aquellas que por su ritmo o intensidad se pudieran corresponder con el episodios de apnea, discriminado ésta de los ronquidos.

Posteriormente, se pusieron en el mercado mecanismos más sofistcados que no dependía del micrófono del móvil para captar los sonidos, que actuaban como dispositivos más autónomos, y también otros que agregaban sensores dispuestos bajo el colchón para evaluar el movimiento asociado a los episodios.

Más recientemente, una nueva propuesta ha llegado de la mano de relojes inteligentes dotados con sensores de oximetría sanguínea -ya hay varios en el mercado-, combinados con el seguimiento de los movimientos del brazo, la frecuencia cardiaca y la sonoridad de la respiración.

Una idea tecnológicamente novedosa.

El dispositivo que ahora se ha desarrollado es el primero que se orienta específicamente a la detección y cuantificación de los episodios de apnea del sueño mediante la incorporación de unos sensores que miden la bioimpedancia junto con un sistema de  análisis de los datos mediante técnicas de aprendizaje automático.

Lo ha desarrollado la empresa Onera Health, que tiene una doble sede en California y Países Bajos, y en la que colaboran diversos grupos investigadores de la Universidad de Gante. El aparato se llama Robin, y lo que hace es aplicar una pequeña corriente eléctrica en el tórax de una frecuencia conocida, cuyo voltaje se registrar de forma dinámica tras pasar por el organismo. Este sistema permite, de por sí, monitorear con bastante precisión la respiración del usuario, porque el ciclo inspiración - espiración produce cambios de impedancia en el tórax y es así como se puede medir con precisión los ciclos de la respiración.

A partir de ahí, el sistema aplica algoritmos de aprendizaje profundo (el llamado “deep learning”) a las mediciones continua de la bioimpedancia, de manera que es posible detectar eventos anómalos como los que se producen en la  apnea del sueño. 

Los primeros resultados de esta técnica se ha evaluado con datos obtenidos de 25 voluntarios que fueron monitoreados en una clínica del sueño, tanto mediante sistemas convencionales como a través de Robin, y se comprobó una precisión (definida como la concordancia mediante comparación directa) del 72,8%.

La sensibilidad, especificidad y precisión registrados en este primer análisis fueron del 58.4%, el 76.2% y el 72.8%, respectivamente. Esto parece confirmar el potencial de uso del dispositivo, sobre todo teniendo en cuenta que permite una facilidad de uso mucho más cómoda, y que su mayor sencillez y menor coste permitiría un empleo continuado en un mismo paciente, especialmente útil para el seguimiento de los casos y su valoración evolutiva. 

Este dispositivo no necesita demasiada pericia técnica para su uso (ni bandas elásticas ni sensores específicos), y puede resultar bastante útil para las fases de detección inicial de esta alteración del sueño. No obstante, las guías clínicas plantean monitorizar otras variables fisiológicas adicionales (como por ejemplo, los niveles de oxígeno en la sangre), y por tanto el reto futuro consistirá en poder combinar esta tecnología con dispositivos que ofrezcan otro tipo de señales.