El avance del uso de teléfonos inteligentes en la sociedad es imparable. Sus numerosos sensores incorporados permiten la medición continua de las actividades de la vida diaria, lo que los hace especialmente adecuados para la investigación sanitaria.
El progreso de la ciencia siempre se ha visto impulsado por los datos. En 2020 se utilizaban más de 5.000 millones de dispositivos móviles (Association, G. The mobile economy 2020), con múltiples sensores (por ejemplo, acelerómetro y GPS) que pueden captar mediciones detalladas, continuas y objetivas sobre diversos aspectos de nuestra vida, incluida la actividad física. Este auge de la adopción de smartphones en todo el mundo presenta oportunidades sin precedentes para la recopilación de datos para estudiar el comportamiento humano y la salud.
Hoy en día estos dispositivos pueden recopilar una enorme cantidad de datos sobre grandes cohortes de individuos durante largos períodos de tiempo sin necesidad de hardware o instrumentos adicionales. Son instrumentos con gran potencial en la recogida de datos para la cuantificación objetiva y reproducible de los factores de riesgo para la población. Los factores de riesgo conductuales, incluidos, entre otros, el comportamiento sedentario, el sueño y la actividad física, pueden ser monitorizados por los teléfonos inteligentes en el día a día de cualquier persona.
La adopción de los smartphones en la investigación sanitaria se ve respaldada por los alentadores hallazgos realizados como acelerómetros portátiles, que han demostrado la existencia de sólidas asociaciones entre la actividad física y los resultados de salud, como la obesidad, la diabetes, diversas enfermedades cardiovasculares, la salud mental y la mortalidad.
Siguientes pasos
Para mejorar los resultados y lograr un impacto a nivel poblacional, los estudios futuros deberían centrarse en mejorar la calidad de los datos recogidos, abordar los datos que faltan, incorporar mayor diversidad de participantes y actividades, proporcionar una documentación más completa y compartir el código fuente de los métodos y algoritmos implementados.