Científicos de EPFL, La UNIL y la startup local be.care han desarrollado un sistema que utiliza la variabilidad de la frecuencia cardíaca para detectar la fatiga e identificar de qué tipo es. Luego, el sistema usa los resultados para sugerir cambios en el estilo de vida que pueden marcar la diferencia. Se ha realizado una prueba inicial con estudiantes universitarios en condiciones reales.

El estrés y la fatiga tienen importantes consecuencias para la salud y generan costes sustanciales para la sociedad. Sin embargo, Los niveles de fatiga entre los individuos rara vez se miden. Es por eso que los científicos del Laboratorio de Sistemas Integrados (ESL) de EPFL, el Instituto Universitario de Ciencias del Deporte de Lausana (ISSUL), el Centro Deportivo de la Universidad de Lausana y be.care han desarrollado un sistema para medir fácilmente esos niveles y determinar qué tipo de fatiga sufren los pacientes con el fin de proporcionar recomendaciones específicas.

A menudo hablamos de fatiga en singular, pero en realidad hay diferentes tipos. El que padece se puede identificar controlando la variabilidad de la frecuencia cardíaca, es decir, el número de milisegundos entre dos latidos del corazón. "Si su sistema nervioso simpático se ve afectado, entonces sufres de lo que podríamos llamar fatiga agitada, como cuando estás tan cansado que no puedes dormir, "dice Grégoire Millet, profesor de ISSUL y cofundador de be.care. "Pero si su sistema nervioso parasimpático se ve afectado, entonces sufres de lo que podríamos llamar fatiga letárgica, donde no quieres hacer nada ".

Los tratamientos para estos dos tipos de fatiga son muy diferentes, ya sea en términos de cuánto ejercicio debe hacer o los tipos de alimentos que debe comer, especialmente aminoácidos. De hecho, hacer estas cosas mal podría empeorar su condición.

Un estudio de campo sobre estudiantes universitarios

La aplicación de los científicos se conecta a un reloj inteligente Android y un monitor de frecuencia cardíaca con correa para el pecho y mide la variabilidad de la frecuencia cardíaca del usuario. Lo probaron en estudiantes universitarios tomando dos conjuntos de medidas al día:uno durante su actividad física regular; y el otro durante una prueba ortostática (que es un tipo especial de prueba que se utiliza para medir la variabilidad de la frecuencia cardíaca). "Los estudiantes tenían que acostarse durante cinco minutos y luego levantarse de repente y permanecer de pie durante cinco minutos. Eso nos dijo si su sistema nervioso central se había visto afectado por la fatiga". "dice Elisabetta de Giovanni, un doctorado estudiante de ESL investigando el diseño de wearables inteligentes multiparamétricos de próxima generación bajo la supervisión de David Atienza, profesor de la Escuela de Ingeniería EPFL. El estudio se llevó a cabo en alrededor de 70 estudiantes durante tres meses.

Los datos recopilados durante el estudio se procesaron para poder analizarlos mediante los algoritmos desarrollados por be.care. Esta empresa con sede en Lausana ha ideado un método único para medir, clasificar y tratar la fatiga. Las recomendaciones dadas a los pacientes dependen de los resultados del análisis de los algoritmos, e incluya sugerencias tanto para la dieta como para el ejercicio. Además del profesor Millet, otros expertos de be.care que trabajaron en el estudio son el Dr. Nicolas Bourdillon; Dr. Pascal Zellner, un especialista en asistencia sanitaria conectada; y el Dr. Laurent Schmitt, especialista en fisiología del deporte.

Resultados aún mejores gracias a un cuestionario

Para que su sistema sea aún más eficaz, los científicos pidieron a los estudiantes que llenaran un cuestionario indicando sus patrones de sueño, cualquier dolor que experimenten, qué tan pesada es su carga de trabajo, cuánto estrés están bajo y cuánto ejercicio hacen. Luego, los científicos compararon las respuestas de los estudiantes con sus datos de variabilidad de la frecuencia cardíaca, y usó estos emparejamientos para entrenar los algoritmos para reconocer qué mediciones de frecuencia cardíaca corresponden a qué síntomas y, por lo tanto, qué tipo de fatiga. El objetivo es permitir que los algoritmos detecten e identifiquen correctamente el tipo de fatiga que experimenta un paciente.

Los científicos aún están desarrollando su aplicación y la utilizarán en una segunda fase del estudio. para determinar si existe una correlación positiva o negativa entre la actividad física y la fatiga.