Mil voluntarios y ni un solo error: cómo Google enseñó a los relojes a salvar vidas

El equipo de Google Research ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que convierte los relojes inteligentes en un sistema de alerta para casos de paro cardíaco. La tecnología ha demostrado dos indicadores clave de eficacia: una especificidad del 99,99%, lo que significa que casi nunca genera falsas alarmas, y una sensibilidad del 67,23%, que refleja la capacidad de identificar correctamente una parada cardíaca real. En una situación crítica, el dispositivo podrá llamar a emergencias automáticamente, incluso si el usuario pierde el conocimiento.

El paro cardíaco extrahospitalario sigue siendo una de las principales causas de muerte súbita. En el 50-75% de los casos, no hay testigos cercanos que puedan llamar a una ambulancia, lo que provoca una pérdida de minutos vitales. La probabilidad de supervivencia depende directamente de la rapidez con la que comienza la reanimación. Por ello, los investigadores decidieron desarrollar un algoritmo que analiza los datos de fotopletismografía (PPG) y los sensores de movimiento para reaccionar instantáneamente ante cualquier señal de alarma.

El estudio se llevó a cabo con la participación de seis grupos distintos de voluntarios. Se probó el rendimiento del sistema tanto en entornos clínicos controlados como en la vida cotidiana.

La primera fase de pruebas se realizó en un laboratorio de electrofisiología. En 100 pacientes con desfibriladores implantados, los médicos indujeron fibrilación ventricular, una arritmia caótica del corazón. A otros 99 participantes, se les restringió temporalmente el flujo sanguíneo en un brazo mediante un torniquete médico. Ambas pruebas ayudaron a recopilar datos sobre cómo los relojes detectaban la ausencia de pulso.

Un total de 948 voluntarios usaron los dispositivos en su vida diaria, sin quitárselos, mientras los datos se registraban y analizaban en un súper ordenador de laboratorio. Esto permitió al algoritmo aprender a reconocer el estado normal de una persona. Otros 220 participantes probaron la frecuencia con la que el sistema podía cometer errores. Además, 135 voluntarios completaron ambos experimentos: primero llevaron el reloj en su rutina diaria y luego participaron en pruebas controladas con una interrupción temporal del flujo sanguíneo.

Para poner el algoritmo a prueba en situaciones extremas, se convocó a 21 especialistas en acrobacias. Simularon caídas violentas para verificar si el sistema podía detectar la pérdida del pulso incluso en medio de movimientos bruscos.

Los ensayos clínicos confirmaron que el programa identifica la ausencia de pulso con la misma precisión tanto en casos de fibrilación ventricular como en bloqueo artificial del flujo sanguíneo, sin diferencias estadísticamente significativas. Si la persona permanece inmóvil, la precisión del algoritmo alcanza el 72%. Sin embargo, tras una caída repentina, la exactitud baja al 53%.

La mayor ventaja del sistema es su capacidad para evitar casi por completo las falsas alarmas. Según cálculos preliminares, se generaría solo una llamada de emergencia errónea cada 21,67 años de funcionamiento del dispositivo. Antes de activar la alerta, el algoritmo espera 57 segundos para confirmar la ausencia de pulso y luego espera 20 segundos más en busca de una respuesta del usuario. Si no hay reacción, el reloj contacta automáticamente con los servicios de emergencia.

Los desarrolladores planean seguir mejorando el algoritmo para adaptarlo a escenarios más diversos, desde el sueño profundo hasta el ejercicio físico intenso.