¿Los termómetros inteligentes pueden rastrear la diseminación del coronavirus?

Una empresa que usa termómetros conectados a internet para predecir la diseminación de la gripe dice que está rastreando el coronavirus en tiempo real, lo cual había sido imposible, dada la falta de pruebas para diagnosticar la enfermedad.

Kinsa Health ha vendido o donado más de un millón de termómetros inteligentes a hogares en los que residen dos millones de personas, mismos que pueden registrar fiebres casi tan pronto como los consumidores las experimentan.

Durante los últimos años, los mapas interactivos de Kinsa han predicho con precisión la propagación de la gripe en Estados Unidos alrededor de dos semanas antes del rastreador semanal FluView, la herramienta de supervisión que utilizan los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC, por su sigla en inglés).

Los datos del termómetro “actúan como un sistema de advertencia temprana para la diseminación de la enfermedad”, comentó Inder Singh, fundador de la empresa. El sistema de los CDC se retrasa porque depende de los informes semanales sobre los síntomas que presentan los pacientes en cientos de consultorios y salas de urgencias.

Los científicos de la empresa están preparados de manera única para identificar concentraciones inusuales de fiebre porque tienen años de datos de casos de gripe esperados en todos los códigos postales. Un aumento repentino que excede por mucho los cálculos de gripe para una fecha determinada bien podría indicar la presencia del coronavirus.

Los expertos médicos se mostraron entusiastas sobre la posibilidad de que los termómetros inteligentes puedan usarse para rastrear el virus en Estados Unidos. Tener millones de puntos de datos le permite a Kinsa elaborar mapas diarios que muestran en qué condados hay un aumento de casos de fiebre.

Según la Organización Mundial de la Salud, el síntoma más común de infección en el caso del coronavirus es la fiebre: alrededor del 90 por ciento de los pacientes la padecen.

“Esto es muy emocionante”, comentó William Schaffner, profesor de medicina preventiva de la Universidad Vanderbilt. “Esto se trata de un monitoreo de enfermedades del siglo XXI y nos quedamos atrapados a mediados del siglo XX con algo demasiado laborioso”, agregó.

Peter Hotez, decano de la Escuela Nacional de Medicina Tropical de la Escuela de Medicina Baylor en Houston, comentó: “Si esto nos dice dónde hay concentraciones importantes de fiebre, nos dice adónde deben dirigirse los paquetes de pruebas”.

El mapa de Kinsa más reciente del aumento en los casos de fiebre muestra áreas donde se sabe que hay muchos casos de COVID-19, la enfermedad ocasionada por el coronavirus. Pero los datos también señalan lugares de Florida, Míchigan, Arizona y el este de Texas, donde no se han reportado tantos casos.

Apenas el sábado pasado, los datos de Kinsa indicaron un aumento inusual en los casos de fiebre en el sur de Florida, aunque no se sabía que era un epicentro del COVID-19. En cuestión de días, las pruebas mostraron que, en efecto, el sur de Florida se había convertido en un epicentro.

“No podemos decir con seguridad que estos aumentos anómalos en los casos de fiebre sean por COVID-19, pero creemos que es la señal más temprana de dónde se están presentando”, comentó Singh.

Por lo general, dijo Singh, la empresa envía sus datos a revistas médicas arbitradas. Sin embargo, debido a la emergencia nacional, publicará sus mapas y datos el viernes en medRxiv, un depósito virtual de artículos médicos.

Los datos más recientes estarán disponibles el 20 de marzo en un nuevo sitio web, www.healthweather.us, especificó.

Nirav Shah, excomisionado de salud del estado de Nueva York, quien es asesor de Kinsa, dijo que los datos de fiebre en tiempo real “podían acelerar la salud pública del mismo modo que Twitter aceleró el ciclo de noticias”.

La demanda para los termómetros inteligentes de Kinsa se ha disparado desde que comenzó la pandemia del coronavirus, mencionó Singh, y la empresa está vendiendo 6000 diarios, lo cual está generando problemas de producción, pero también está multiplicando la cantidad de datos que llega todos los días.

Los termómetros se conectan a una aplicación de teléfono celular que de manera instantánea transmite sus lecturas a la empresa. Los usuarios también pueden registrar otros síntomas. Posteriormente, la aplicación les da asesoría general sobre cuándo buscar atención médica.

Las lecturas de temperatura han sido mucho más oportunas y precisas que otras medidas rápidas, como las ventas de medicamentos para la tos, los registros médicos electrónicos o las búsquedas de Google de “gripe”, comentó Shah.

Dado que la influenza por lo general produce fiebres más elevadas y prolongadas que los resfriados comunes, el software de la empresa calcula qué códigos postales parecen haber sido golpeados por la gripe en lugar de otros virus de resfriado menos graves.

Desde hace algunos meses, Kinsa ha trabajado con Benjamin Dalziel, modelador de enfermedades de la Universidad Estatal de Oregon, quien usa los registros médicos electrónicos, la red de vigilancia de la influenza de los CDC y otros datos para hacer un mapeo de la manera en que aumenta y disminuye históricamente la temporada de gripe en todo el país.

Las lecturas del termómetro de la empresa “son por mucho el conjunto de datos de mayor calidad con el que he trabajado”, aseveró Dalziel. “Nuestros resultados sugieren que ahora podemos predecir la gripe con exactitud doce semanas antes de que se manifieste, o más”.

Los mapas de Kinsa detectaron con precisión el comienzo temprano de esta temporada al sur de Estados Unidos y su inusual doble auge a mediados del invierno y lo hizo alrededor de dos semanas antes de que estas señales aparecieran en el FluView de los CDC.

En una llamada de conferencia con un reportero, el científico principal de datos de Dalziel y Kinsa, Sam Chamberlain, mostró unos mapas gemelos superpuestos: el primero mostraba la temporada de gripe de este año y el segundo los códigos postales donde las fiebres altas son dos o tres veces tan comunes como deben ser, según el modelo para la gripe.

“Para comprobar la cordura de nuestros datos, los comparamos con lo que pasó en Houston cuando empezó la temporada de gripe”, explicó Chamberlain. En esa gráfica, se puede ver un aumento repentino en los puntos de datos verdes, que incrementaron el doble de lo que se registra en una temporada típica.

Eso marcó el brote temprano e inusual de la cepa de influenza tipo B que afectó a Luisiana y Texas en noviembre.

This article originally appeared in The New York Times.

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