Sensores de Sudor con IA Capaces de Predecir la Ansiedad Antes de que los Síntomas se Manifiesten

8 ago
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Una persona lleva puesto un sensor médico blanco en una banda en el brazo, unido a su bíceps. El sensor tiene un pequeño ícono de gota y una luz indicadora.

Innovaciones revolucionarias en tecnología wearable están transformando el monitoreo de la salud, utilizando la inteligencia artificial (IA) para analizar el sudor y ofrecer diagnósticos tempranos y personalizados. Estos avances prometen cambiar la forma en que detectamos y manejamos condiciones médicas, desde la ansiedad hasta el cáncer.

Un estudio reciente ha presentado Stressomic, un biosensor microfluídico vestible impulsado por IA, capaz de predecir la ansiedad antes de que los síntomas se manifiesten. Este innovador parche cutáneo mide el cortisol (CORT), la epinefrina (EPI) y la norepinefrina (NE) en el sudor, con un muestreo secuencial cada aproximadamente seis minutos. El dispositivo utiliza una placa de circuito impreso flexible (FPCB) con electrodos de grafeno decorados con nanodendritas de oro, e incorpora sensores de temperatura, pH y fuerza iónica. Los modelos de bosques aleatorios (RF) entrenados con datos hormonales iniciales lograron predecir el afecto negativo, el afecto positivo y la ansiedad estatal con precisiones de 62%, 54% y 86%, respectivamente. Esta tecnología es capaz de distinguir el esfuerzo físico de la tensión psicológica, abriendo camino a paneles de control de estrés personalizados y a la detección temprana de respuestas desadaptativas.

En un frente igualmente prometedor, se ha desarrollado un sensor de sudor vestible basado en hidrogel que combina la Espectroscopia Raman de Superficie Mejorada (SERS) con IA para monitorear el efecto del tratamiento del cáncer de pulmón. Este enfoque no invasivo, portátil y de alta frecuencia es crucial para un tratamiento oncológico más cómodo. Utilizando múltiples algoritmos de IA, como LGB, GNB, LDA, RF y SVM, el modelo de diagnóstico logró una precisión del 89.7% en la clasificación de tres efectos de tratamiento (enfermedad progresiva, respuesta parcial y sin cambios) basándose en más de 12,000 espectros SERS de pacientes clínicos. Los datos clínicos revelaron que los biomarcadores de carbonilo en el sudor son cruciales para entender complicaciones como la diabetes y la hipertensión.

Además, investigadores del CNR-ISOF y la Universidad de Venecia “Ca’ Foscari” han integrado la IA con materiales compuestos 2D-3D para detectar y cuantificar iones como el sodio (Na⁺) y el potasio (K⁺) en fluidos biológicos como el sudor y la saliva. Un notable avance es que este sistema puede emplear sensores no optimizados o poco selectivos, superando los métodos tradicionales gracias a un sofisticado aprendizaje profundo (deep learning) entrenado con más de cuatro millones de muestras. Esta capacidad es fundamental para el monitoreo en tiempo real de biofluidos y el análisis en entornos complejos.

En conjunto, estos estudios subrayan el inmenso potencial de los sensores de sudor con IA para revolucionar la medicina personalizada, ofreciendo diagnósticos no invasivos y seguimiento en tiempo real de diversas condiciones de salud, desde la esfera mental hasta el tratamiento de enfermedades crónicas.