La tecnología wearable ha evolucionado mucho más allá del seguimiento de pasos o la medición de la frecuencia cardíaca. Gracias a la combinación de biosensores, análisis de datos e inteligencia artificial, dispositivos como Galaxy Watch empiezan a explorar una nueva etapa de la salud digital, orientada no solo a registrar información, sino también a anticipar posibles riesgos.

En este contexto, desde Samsung hemos llevado a cabo un estudio clínico junto al Hospital Gwangmyeong de la Universidad Chung-Ang, en Corea, que ha validado la capacidad de predecir episodios de síncope vasovagal utilizando bioseñales obtenidas mediante Galaxy Watch6.

El síncope vasovagal se produce cuando la frecuencia cardíaca y la presión arterial disminuyen de forma repentina, lo que puede provocar una pérdida temporal del conocimiento. Aunque el episodio no suele ser peligroso por sí mismo, una caída inesperada puede generar lesiones importantes. Por eso, disponer de una alerta temprana podría permitir al usuario sentarse, tumbarse o pedir ayuda antes de perder el conocimiento.

Para quienes desarrolláis soluciones de salud digital, este avance plantea una oportunidad especialmente interesante. Los wearables dejan de limitarse a registrar señales fisiológicas para convertirse, en combinación con modelos de inteligencia artificial, en herramientas capaces de detectar patrones y contribuir a anticipar posibles riesgos, apoyando a modelos de atención más preventivos.

Cómo Galaxy Watch es capaz de predecir un desmayo

En este estudio el equipo de investigación utilizó Galaxy Watch6 y su sensor de fotopletismografía, conocido como PPG. Este sensor emplea luz para detectar los cambios en el volumen sanguíneo que se producen con cada latido y permite obtener información continua sobre el ritmo cardíaco.

A partir de estas bioseñales, los investigadores analizaron la variabilidad de la frecuencia cardíaca, es decir, las pequeñas diferencias de tiempo que se producen entre un latido y el siguiente. Estos cambios pueden aportar información sobre la actividad del sistema nervioso autónomo, encargado de regular funciones como el pulso o la presión arterial.

Al analizar las señales recogidas, de las 132 personas participantes en el estudio, por Galaxy Watch6, el sistema fue capaz de identificar patrones fisiológicos asociados a un episodio inminente y predecirlo con hasta cinco minutos de margen.

Ese tiempo puede resultar clave para que la persona se siente, se tumbe o solicite ayuda antes de perder el conocimiento, reduciendo así el riesgo de sufrir lesiones provocadas por una caída.

La inteligencia artificial detrás de la predicción

La clave de este avance no está únicamente en recoger bioseñales, sino en saber interpretarlas. Para ello, los investigadores desarrollaron un modelo de inteligencia artificial capaz de analizar los cambios en la variabilidad de la frecuencia cardíaca y detectar patrones asociados a un posible episodio de síncope vasovagal. Este nuevo enfoque permite estudiar cómo evolucionan distintas señales de forma conjunta y reconocer cambios que podrían pasar desapercibidos en una lectura aislada.

Durante el estudio, el modelo alcanzó una precisión del 84,6%, con una sensibilidad clínicamente significativa del 90% y una especificidad del 64%, llegando a anticipar un posible desmayo con hasta cinco minutos de antelación. Aunque esta tecnología todavía forma parte de una investigación clínica, los resultados muestran el potencial de combinar biosensores e inteligencia artificial para transformar datos continuos en información útil para el usuario.

Así, Galaxy Watch deja de ser únicamente un dispositivo que registra lo que ocurre para convertirse en una plataforma que os permite poder interpretar lo que podría suceder.

Qué significa este avance para los desarrolladores

Para quienes desarrolláis soluciones de salud digital, este estudio abre un escenario lleno de posibilidades. Los datos recogidos por los wearables pueden utilizarse para más aplicaciones que mostrar métricas, podéis crear aplicaciones capaces de detectar patrones, generar alertas personalizadas y acompañar al usuario de forma más preventiva.

Esto os plantea nuevas oportunidades para trabajar con modelos predictivos, monitorización continua e inteligencia artificial aplicada a bioseñales. Además, invita a pensar en experiencias que integren mejor el contexto del usuario y transformen grandes volúmenes de datos en información más clara y accionable.

Este avance demuestra que la innovación en salud no depende únicamente de desarrollar sensores más precisos, sino de formular mejores preguntas a partir de los datos que ya somos capaces de recoger.

Ahí está el verdadero reto para los próximos años: transformar la información en decisiones útiles y diseñar tecnología que pueda acompañar a las personas antes de que necesiten reaccionar.

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