Los autores se proponen desarrollar un método simple, barato, accesible, reproducible y no invasivo para detectar la Fibrilación Auricular (ACxFA). Utilizan el sensor pletismográfico de un iPhone 4S (iPhone 4S Apple, Inc., Cupertino, CA,USA).
La idea principal del método descrito es de Mc Manus y col. Para la adquisición de la señal posicionan la lente de la cámara y la luz LED en la punta del dedo índice. Se registran 5 minutos de vídeo. La onda de pulso obtenida del espectro de luz verde de la señal RR es identificada automáticamente. Un algoritmo detecta el latido cardiaco basado en una combinación de morfología y frecuencia de la onda de pulso con objeto de detectar todos los intervalos latido a latido. Se utilizaron tres métodos estadísticos para identificar ACxFA y Ritmo sinusal (RS). Se analizaron 80 pacientes (40 en ACxFA y 40 en RS). La combinación de dos métodos estadísticos alcanzó una sensibilidad y especificidad del 95 % en la detección de ACxFA. El algoritmo testado discriminó con seguridad entre ACxFA y RS basado en la señal de pulso de una cámara “Smartphone”. No se utilizó otro dispositivo adicional externo.
Concluyen que es necesario implementar un "chequeo de calidad de señal" en la próxima versión de la aplicación y que incluir este algoritmo en un "smartwatch" es el siguiente paso lógico. En el futuro, es de esperar que los ECG puedan ser registrados con el reloj de pulsera de un "smartwatch" lo que unido a esta aplicación (App) proporcionará una herramienta fácil y disponible para detectar ACxFA.
La descarga de esta App está disponible libremente para tests limitados: www.preventicus.com/afib
Autores
Lian Krivoshei1,4‡, StefanWeber2‡, Thilo Burkard3, Anna Maseli1, Noe Brasier1, Michael Ku¨hne5, DavidConen1, Thomas Huebner6, Andrea Seeck6, and Jens Eckstein1*
Referencia
Europace Advance Access published July 1, 2016. doi:10.1093/europace/euw125
