Dos proyectos de salud digital que dan un paso adelante en la detección de dolencias reciben ayudas del eHealth Center de la UOC

Dos proyectos de estudiantes que dan un paso adelante en la detección de dolencias gracias a la tecnología han recibido ayudas del eHealth Center de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). En concreto, se trata de la tercera edición de las ayudas de 3.000 euros para proyectos de salud digital a estudiantes y alumnis de los Estudios de Ciencias de la Salud y de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC, a estudiantes de TFM (trabajo final de máster) que presentaron sus proyectos en la jornada eHealth Project: de la Idea al Proyecto, y salieron ganadores. Las ayudas están dirigidas a estudiantes del máster universitario de Bioinformática y Bioestadística (interuniversitario: UOC, UB) y el máster universitario de Ciencia de Datos (Data Science) que tengan un proyecto o hayan hecho un TFM sobre salud digital y quieran llevarlo a cabo.

Smart monitoring stroke: relojes inteligentes para prevenir ictus ocultos

Uno de los proyectos ganadores ha sido Smart monitoring stroke, dirigido por Jorge Pagola, neurólogo del Hospital Vall d'Hebrón. El proyecto de Pagola, que busca evitar la recurrencia del ictus criptogénico con la detección de arritmias mediante el uso de relojes inteligentes, nace de la necesidad de poder hacer monitorizaciones cardíacas con un coste que sea asumible, que sean cómodas para el paciente y válidas para obtener resultados fiables. "El desarrollo de los relojes inteligentes en los últimos años, junto al empoderamiento tecnológico de la población, nos animó a arrancar el proyecto", explica el doctor Pagola.

La causa del ictus criptogénico es difícil de encontrar, por eso el proyecto de Pagola representa un paso adelante en su detección. "La principal causa es una fibrilación oculta que las personas no perciben y muchas veces se detecta tarde, cuando ya ha provocado la embolia", explica Pagola. El proyecto, que ha recibido financiación del eHealth Center de la UOC, busca validar los relojes inteligentes comprobando si cuando el reloj dice que hay una arritmia, efectivamente, está produciéndose. También se quiere comprobar si existe una arritmia sin que el reloj se dé cuenta. Otro objetivo del proyecto es comprobar el impacto y la importancia de usar el reloj durante un año. Se quiere medir cuántas arritmias se detectan y cuántos ictus se evitan y, así, analizar si se cambia el tratamiento por el hecho de haber usado el reloj o no.

El proyecto de Pagola es el centro de un artículo publicado recientemente en la revista Sensors, especializada en wearables, con el título "Accuracy of a smartwatch to assess heart rate monitoring and atrial fibrillation in stroke patients", que analiza las limitaciones de los relojes inteligentes para monitorizar el pulso y detectar arritmias. El artículo destaca el papel del eHealth Center de la UOC como entidad financiadora del proyecto, que espera tener datos concluyentes en 2025.

Además, Irina Pérez Coloma, alumna del máster universitario de Salud Digital (E-health) de la UOC, está elaborando un trabajo final de máster con la dirección de Pagola y Antoni Baena que pretende acercar esta tecnología al paciente gracias al diseño de un programa de paciente experto y al desarrollo de una aplicación que permitirá conectar el reloj con la red del hospital. 

ProteoMarker, la aplicación web que facilita el trabajo a los investigadores clínicos

El segundo proyecto premiado ha sido ProteoMarker, instrumento desarrollado por Patricia Martínez Botía, especializada en proteómica. Este proyecto se basa en la importancia de la bioinformática y la bioestadística en la comprensión de la biología que hay detrás de los datos experimentales o asistenciales, y facilita la obtención de biomarcadores. Debe tenerse en cuenta que solo una minoría de las 20.000 dolencias que afectan a los seres humanos disponen de paneles de biomarcadores fiables. ProteoMarker es una herramienta que consiste en una aplicación web que permite analizar datos de proteómica de marcaje o TMT y obtener un panel de potenciales biomarcadores a partir de estos. Martínez Botía explica que, de este modo, "la persona que use la herramienta no tiene por qué tener conocimientos bioestadísticos, puesto que la aplicación en cierto modo guía el análisis y realiza toda la estadística por detrás".

El objetivo final del proyecto es que los investigadores, fundamentalmente los clínicos, que trabajen en la investigación de biomarcadores para dolencias concretas, con cohortes grandes de pacientes y que estén usando la proteómica, no tengan que dedicar meses o años a analizar datos. "El proceso de investigación y descubrimiento se acelera, sin perder rigor", subraya Martínez Botía. Actualmente, la aplicación web se encuentra en fase funcional, pero necesita aumentar la eficiencia de determinados análisis y pasar por varias rondas de pruebas para detectar posibles errores.