Wearables (y 3)

noviembre 12, 2023 on 6:53 pm | In análisis de datos, colección, m2m, iot | Comentarios desactivados en Wearables (y 3)

Adolfo García Yagüe | En estas líneas comentaremos como el uso de sensores ópticos, junto a otros de tecnología MEMS (Microelectromechanical Systems) y el empleo de microcontroladores, está permitiendo el desarrollo de una nueva generación de productos conocidos como Wearables (por aquello de que van entre nuestra indumentaria) especializados en recoger datos biométricos y de nuestra actividad física.

Microcontroladores
Los microcontroladores llevan entre nosotros desde los años 70. En ellos, compartiendo el mismo silicio, se reúnen los principales elementos que constituyen un ordenador: microprocesador, memoria ROM y RAM, puertos de entrada y salida e, incluso, etapas de conversión AD (Analógico-Digital) y DA. El espectro de aplicación de estos componentes es amplísimo al simplificar un diseño electrónico y abaratar costes. Otra cualidad que hace especialmente atractivos a ciertos microcontroladores es su bajo consumo eléctrico, razón por la cual son ampliamente usados en dispositivos integrados o embebidos.

Como podéis intuir, el clip de actividad Fitbit One (2012) cumple con la definición de dispositivo embebido y fue uno de los primeros de la generación Wearable. En él, además de su bajo perfil eléctrico, se observa un diseño compacto optimizado para realizar una funcionalidad con una necesidad de cómputo limitada y predecible. En este podómetro se emplea el microcontrolador STM32L de ST Microelectronics, que se basa en la arquitectura ARM 7 perfil M, o Cortex M3. Este componente, a través a sus buses digitales I2C, SPI o analógicos, puede recoger las lecturas procedentes sensores externos.

MEMS (Microelectromechanical Systems)
A pesar de que las micromáquinas están permitiendo el desarrollo de cientos de dispositivos y soluciones, la tecnología que rodea a estos ingenios es poco conocida. La idea de partida se basa en el desarrollo a escala nano y micrométrica de máquinas mediante técnicas de fabricación similares a las empleadas en los circuitos integrados, es decir, a través de la deposición sobre un sustrato de silicio de distintas capas de materiales y la posterior fotolitografía para “esculpir” microscópicamente un sencillo proceso mecánico junto a otro electrónico. Esta unión entre mecánica y electrónica ha hecho posible, por ejemplo, la miniaturización de sensores de presión, de gases, acelerómetros y giróscopos. Otros componentes desarrollados gracias a la tecnología MEMS tienen que ver con las comunicaciones ópticas, la radiofrecuencia o algo tan común como los inyectores de tinta de algunas impresoras. Por último, y no menos importante, son aquellas aplicaciones MEMS en el campo de la medicina como medidores del nivel de glucosa en sangre, parches para dosificar una sustancia a un paciente o las bombas de insulina, entre otras.

(a). Mecanismo ultraplanar construido con tecnología MEMS en Sandia National Laboratories. (b). Patas de un ácaro sobre los engranajes de un micromotor construido en Sandia National Laboratories. (c). Detalle de ejes y x de un acelerómetro capacitivo MEMS de ST Microelectronics.

La historia de los MEMS la podemos resumir en los siguientes hitos. En primer lugar, en 1954, se descubrió la existencia de propiedades piezo-resistivas en el silicio y germanio. La piezo-resistividad es el cambio de resistencia eléctrica que experimentan algunos materiales cuando se los somete a un esfuerzo o estrés mecánico de tracción o compresión. Durante década de los ’60 se harán las primeras demostraciones de sensores de presión y aceleración, ambos construidos con silicio. En 1977, a diferencia del sensor presentado años atrás, que se apoyaba la citada piezo-resistividad, se mostrará un sensor de presión basado en la variación de capacidad. En 1988 se presentarán los primeros prototipos de (micro) máquinas rotativas construidas con esta tecnología. Por último, al principio de la década de los ’90, Analog Devices pone a la venta el primer acelerómetro capacitivo de un eje con tecnología MEMS: el ADXL50.

Podómetro y calidad del sueño
En el caso del clip Fitbit One, para el medir el número de pasos, el citado microcontrolador STM32L realiza un promediado de los datos procedentes del sensor acelerómetro capacitivo MEMS C3H de tres ejes con el fin de identificar y eliminar aquellas muestras que, por su valor, exceden los valores normales de funcionamiento. Tras esta “limpieza” de las señales leídas en cada eje, los pasos del usuario se corresponderán con la repetición periódica de ciertos valores que destacan entre el resto. Sin abandonar este microcontrolador, tras reconocer los eventos asociados a un paso, se llevará la cuenta de estos y se realizarán los cálculos matemáticos para deducir, entre otros, la distancia recorrida, velocidad y calorías quemadas. Por último, guardará todos estos datos en una memoria pudiendo ser presentados en un display para ser consultados por el usuario o, enviados por radio bluetooth al Smartphone y de ahí a la nube de Google en el caso de un dispositivo Fitbit. Y vuelta a empezar.

Otra capacidad que se ha vuelto muy popular entre algunos usuarios de Wearables es la “medida” de la calidad del sueño. Como sabéis, gran parte de la población dormimos menos de lo que necesitamos y esto, lamentablemente, se puede manifestar en nuestra salud física y mental. Esta necesidad por conocer la calidad de nuestro descanso ha llevado a los fabricantes de Wearables a implementar algoritmos con los que registrar los movimientos de nuestro cuerpo mientras dormimos. Es bien conocido que durante este periodo de descanso se producen varias etapas y que el sueño reparador o, de más calidad, se desarrolla durante las fases III, IV o Delta y V REM (Rapid Eye Movement). Durante estas etapas, nuestra actividad motora va cesando hasta permanecer inmóviles. La duración de estos periodos de reposo son los que registran los Wearables. Es decir, al contrario que con los pasos, en la medida de calidad del sueño se lleva un control del tiempo en la que acelerómetro apenas registra movimientos.

Medición de escalones subidos
En el clip Fitbit One también se identifica el sensor de presión barométrica MS5607 de MEAS Switzerland. Gracias a este sensor de tecnología MEMS, este Wearable lleva la cuenta de los escalones que subimos añadiendo así más riqueza a los datos que describen nuestra actividad.

El MS5607 basa su funcionamiento en el efecto piezo-resistivo y, a través de éste, es capaz de medir la presión atmosférica en un rango que va desde los 10 a 1200 mbar (milibares). No olvidemos que, a nivel del mar, la presión atmosférica es de 1013 milibares y que, a medida que aumenta la altura, la presión disminuye en, aproximadamente, 1 mbar por cada 9 metros, o 110 mbar por cada 1.000 metros. No obstante, como deduciréis, la Fitbit One no pretende ser un barómetro y se apoya en la precisión de 20cm que ofrece el MS5607 para identificar los incrementos de altura que se producen cuando subimos las escaleras. Por último, al estar calibrado por MEAS durante el proceso de fabricación, este sensor entregará al microcontrolador STM32L sus lecturas listas para ser empleadas a través de un bus I2C o SPI y solo será necesario hacer -en el microcontrolador- la conversión de milibares a metros de altitud y cruzar estos datos incrementales con los que está registrando el acelerómetro en el movimiento que hace nuestro cuerpo mientras subimos la escalera.

Frecuencia cardíaca y oxígeno en sangre
En el texto dedicado al pulsómetro vimos cómo es posible conocer la frecuencia cardíaca a través de unos electrodos con los que se registra -en la superficie de nuestro pecho- los impulsos eléctricos que estimulan cada latido. Aunque esta técnica ha demostrado su efectividad y es usada por algunos deportistas, presenta ciertos inconvenientes como la colocación apropiada del sensor y su incomodidad. Estas dificultades son la consecuencia de que su uso no esté extendido más allá del círculo deportivo, siendo inviable en el día a día de una persona. Por este motivo, desde hace algunos años, ciertos Wearables emplean para este propósito la fotopletismografía (PPG) que es, como todos sabéis, la aproximación usada en fines médicos para la medición del nivel de saturación de oxígeno en sangre (SpO2).

Sin ser un entendido en fisiología, diré que la fotopletismografía se apoya en la medida del cambio de volumen del flujo sanguíneo durante la actividad cardíaca. Este cambio de volumen, que coincide con los latidos del corazón, también coincide con cambios en la coloración de la hemoglobina mientras ésta transporta oxígeno confiriendo a la sangre ese color rojo intenso y, en cambio, un color rojo oscuro cuando porta dióxido de carbono.

Como decíamos anteriormente, esta técnica de medida se viene utilizando en el mundo médico desde finales de los ’80 y, en los últimos años, está disponible en medidores de uso personal para comprobar la saturación de oxígeno en sangre y el pulso cardíaco: son los conocidos oxímetros y pulsímetros que se colocan en el dedo. Si analizamos uno de estos dispositivos observaremos que, en la parte que toca con la yema del dedo, se identifica un receptor de luz mientras que, en el lado contrario, hay una fuente de luz de tonos rojos. Mas concretamente, el oxímetro emite dos fuentes de luz: en la región infrarroja con un LED de 940nm y con otro LED rojo a 660nm, ambas lambdas tienen un grado de absorción diferente en función del contenido de oxígeno en la sangre. Es decir, se produce una transmisión luminosa a través del dedo y, a continuación, se mide la señal recibida para deducir el nivel de oxígeno e identificar una pulsación.

El primer Wearable donde se trasladó el principio de funcionamiento descrito a un formato pulsera fue en el Mio LINK (2014). En este dispositivo los elementos de emisión óptica y de lectura se encuentran adyacentes y, en lugar transmitir luz a través del dedo, se registra la reflexión de está a través del interior de la muñeca. Además, en vez de trabajar con fuentes de luz roja e infrarroja, se emplea un LED de color verde junto con un sensor óptico.

La técnica fotopletismográfica, tal y como se aplica en la mayoría de los Wareables, no está exenta de lecturas imprecisas y funcionamientos anómalos producto de la inadecuada colocación de la pulsera y el ajuste de esta, el movimiento de la muñeca, la pigmentación de la piel y sudoración de cada individuo o la temperatura de sus extremidades. Otro aspecto que hace inadecuada esta técnica es la existencia de una patología previa asociada a niveles bajos de hemoglobina. Por último, como se ha comentado, la PPG lleva tiempo facilitando al personal sanitario información fiable sobre el SpO2 y el pulso de un paciente, pero no ha demostrado ser totalmente efectiva en la medición de otros niveles, y es aquí donde la mayoría de los fabricantes están intentando desarrollar algoritmos más capaces y precisos para sus Wearables.

Hacia la completa monitorización de la información biométrica
Como podéis comprobar estamos asistiendo a una evolución tecnológica que intenta condensar en gadgets -de bajo coste- parte de la experiencia tecnológica del mundo médico. El objetivo no es otro que llegar a conocer, de manera fiable y no invasiva, las constantes vitales y ciertos marcadores de un individuo. En este sentido hay que recordar la capacidad que ya se tiene, a partir del Apple Watch 4 (2018), de hacer un sencillo electrocardiograma a través del electrodo existente en la corona de este reloj, o los planes declarados de esta compañía de ir incorporando nuevos sensores a su familia de relojes inteligentes para conocer, por ejemplo, el nivel de glucosa en sangre junto a otras capacidades de inteligencia artificial -desde su Cloud- para ayudar en la interpretación y seguimiento de los datos biométricos de un usuario.

Lamentablemente, esta rápida evolución también genera confusión entre los usuarios cuando se nos ofrecen ciertas capacidades a través de la contratación de servicios Premium o se escribe, por ejemplo, sobre los peligros de la apnea del sueño y el análisis de los ronquidos que pueden hacer los relojes Fitbit Versa 3 (2020) y Fitbit Sense (2021), o el registro del estrés y el estado de ánimo que, supuestamente, hace el Fitbit Sense 2 (2022)…

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