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@Sigfox 10 ejemplos del Internet de las Cosas en el sector salud

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La próxima década bien puede ver una revolución en el tratamiento y diagnóstico de las enfermedades, mientras que el Internet de las cosas (IoT) se utilizan en el campo de la medicina.

Aquí hay 10 ejemplos de IOT en la asistencia sanitaria.

  1. OpenAPS – administración de insulina en bucle cerrado

Una de las áreas más fascinantes en la medicina IoT es la iniciativa de código abierto OpenAPS, que significa el sistema de páncreas artificial abierto. Dana Lewis y su esposo Scott Leibrand han hackeado el CGM de Dana (monitor de glucosa continua) y su bomba de insulina. Utilizando el feed de datos del CGM y un ordenador Raspberry Pi, su propio software completa el bucle y altera continuamente la cantidad de insulina que la bomba de Dana suministra.

A partir del verano de 2016, cuando Dana se presentó en OSCon en Austin, 59 personas estaban usando el software de código abierto y hackeaban su propio equipo. Este ejemplo muestra cómo los pacientes han estado esperando durante años para mejorar la tecnología que la industria de la salud no ha entregado.

Los problemas de seguridad y los largos períodos de desarrollo y prueba significan que los dispositivos conectados han tardado algún tiempo en llegar al mercado. Dana Lewis dijo a e-patients.net que, a juicio de OpenAPS, “el riesgo neto relativo de esta característica [de bucle] es contrarrestado por el beneficio neto de proporcionar a los usuarios la capacidad de controlar sus propios dispositivos, como se analiza aquí”.

Leer las preguntas frecuentes en el sitio web de OpenAPS ofrece una visión interesante de algunos de los problemas en esta parte del mercado de la salud.

2. Diabetes

Pharma está siguiendo, sin embargo, y desarrollando sus propios sistemas conectados para ayudar a los enfermos de diabetes. En 2016, Roche adquirió los derechos de distribución de un sistema de monitorización continua de glucosa (CGM) implantable a largo plazo, que utiliza un sensor de 90 días por debajo de la piel del paciente. El sensor se comunica con un transmisor inteligente que envía los niveles de glucosa en la sangre a una aplicación móvil en el teléfono del paciente.

3. Rastreadores de la actividad durante el tratamiento del cáncer

El Centro de Cáncer Memorial Sloan Kettering (MSK) y la firma de investigación en nubes Medidata están probando el uso de rastreadores de actividad para recolectar los datos del estilo de vida de pacientes que están siendo tratados por mieloma múltiple.

Los pacientes llevarán un rastreador de actividad hasta una semana antes del tratamiento y luego continuamente durante varios meses durante el curso de múltiples tratamientos. Los seguidores ayudarán a registrar el nivel de actividad y la fatiga, con el apetito también registrado directamente, y todos los datos guardados en la aplicación Patient Cloud ePRO de Medidata en sus teléfonos inteligentes personales.

El uso de una variedad de datos recolectados día a día, a través de wearables o aplicaciones, es una manera bastante obvia de que el diagnóstico y el tratamiento se pueda mejorar. Esto es particularmente importante para el caso de una enfermedad como el cáncer, para la cual la reacción a la terapia desempeña un papel importante y determinante en la prescripción del tratamiento adecuado.

4. Inhaladores conectados

Sin embargo, el uso más inmediato de la tecnología IOT en la asistencia sanitaria no es ayudar en los diagnósticos, sino asegurar la adherencia. La adición de sensores a los medicamentos o mecanismos de entrega, permite a los médicos mantener un seguimiento preciso de si los pacientes siguen su plan de tratamiento. Esto proporciona motivación pero también claridad a los pacientes. Los dispositivos conectados a las aplicaciones móviles permiten a los pacientes recibir recordatorios, así como verificar su propia adherencia.

Novartis está llevando a cabo investigaciones relacionadas con inhaladores con Qualcomm y Propeller Health, desarrollando inhaladores para la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). El dispositivo Breezhaler de la hélice se conecta a su plataforma digital a través de un sensor, y pasivamente graba y transmite datos de uso. El propio dispositivo de Novartis probablemente no será lanzado hasta 2019, sin embargo, mostrando las escalas de tiempo involucradas en este tipo de investigación.

5. Sensores ingeribles

Proteus Digital Health y sus sensores ingeribles son otro ejemplo de la medicina digital. Una vez más, el propósito principal de esta tecnología, ensayada con un antipsicótico y una píldora de hipertensión, es monitorear la adherencia.

Sin embargo, en este caso, la píldora se disuelve en el estómago y produce una pequeña señal que es recogida por un sensor usado en el cuerpo, que vuelve a transmitir los datos a una aplicación de smartphone. Según un estudio realizado por la Organización Mundial de la Salud en 2003, el 50% de los medicamentos no se toman como se indica. El sistema de Proteus es un esfuerzo para reducir esta cifra.

6. Lentes de contacto conectadas

Alcon (parte de Novartis) ha autorizado la tecnología de lentes inteligentes de Google, que incluye sensores no invasivos incrustados en lentes de contacto.

Las lentes pueden eventualmente ser capaces de medir los niveles de glucosa de los pacientes de diabetes a través de sus lágrimas y luego almacenar la información en un dispositivo móvil, aunque Novartis retrocedió en un plan para probar el sistema en 2016. Novartis también espera desarrollar el lente inteligente para ayudar a aquellos con presbicia, ayudando a restaurar el foco del ojo.

7. La aplicación de Apple Watch para combatir la depresión

Takeda está probando el uso de una aplicación de Apple Watch para ayudar a los pacientes con trastorno depresivo mayor (MDD), comenzando con un ensayo de 30 pacientes.

La aplicación, desarrollada junto con Cambridge Cognition, está diseñada para monitorear y evaluar la función cognitiva, con el conjunto de pruebas para examinar cómo una aplicación se compara con las pruebas tradicionales y la autoevaluación al informar del estado de ánimo y la cognición. Se recogen datos pasivos y activos.

8. Tests de coagulación

En 2016, Roche lanzó un sistema de coagulación habilitado para Bluetooth que permite a los pacientes comprobar la rapidez con que coagula su sangre.

Este es el primer dispositivo de este tipo para los pacientes anticoagulados, con auto-pruebas demostradas para ayudarlos a permanecer dentro de su rango terapéutico y reducir el riesgo de accidente cerebrovascular o sangrado. Ser capaz de transmitir resultados a los proveedores de atención médica significa menos visitas a la clínica.

9. Artritis – El kit de investigación de Apple

En 2016, GSK se convirtió en la primera compañía farmacéutica en utilizar el software ResearchKit de Apple. El estudio inicial no estaba probando un medicamento, sino mirando el impacto de la enfermedad en la vida del paciente.

La aplicación Parade de GSK para aplicaciones para iPhone se basa en la plataforma de software ResearchKit, lanzada en 2014, que se integra con la plataforma Health de iPhone. El estudio de GSK involucró a 300 pacientes durante tres meses, recolectando y rastreando síntomas comunes de artritis reumatoide, junto con la actividad y otras medidas de calidad de vida.

10. Parkinson

El proyecto Blue Sky es una colaboración continua entre Pfizer e IBM, que incluye un ensayo clínico planeado que utiliza “un sistema de sensores, dispositivos móviles y aprendizaje de máquinas para proporcionar información de síntomas de la enfermedad en tiempo real a los médicos e investigadores”.

El objetivo es monitorear la progresión y el tratamiento del Parkinson. Pfizer tiene la intención de desarrollar el sistema para 2019, cuando uno de sus medicamentos experimentales de Parkinson entre en fase III de desarrollo. Sin embargo, los ensayos de fase III suelen ser rigurosos y requieren mucho tiempo, lo que significa que puede pasar un tiempo antes de ver el sistema de IBM probado en un ensayo.

MPower, por otro lado, es un estudio de investigación en curso (no de atención médica) hecho por Sage Bionetworks utilizando encuestas y tareas dentro de una aplicación móvil para activar los sensores de un smartphone y proporcionar retroalimentación.”

 

 

 

 

 

 

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