Sistema de validación de wearables para el fomento y la supervisión de la actividad física en niños y adolescentes supervivientes de cáncer basado en EmotiBit.

La actividad física regular es fundamental para mitigar los efectos adversos de los tratamientos oncológicos en niños y adolescentes supervivientes de cáncer. Aunque los dispositivos wearables comerciales ofrecen una vía accesible para la monitorización de los supervivientes, su uso en investigación está limitado por el desconocimiento de sus algoritmos internos y el acceso restringido a los datos brutos. Este Trabajo Fin de Grado, gracias al apoyo de la Asociación de Padres de Niños con Cáncer de Aragón (ASPANOA), presenta el proceso de investigación, diseño y desarrollo de un sistema software para la validación de wearables de consumo o desarrollo particular (en este estudio, el Amazfit Helio Strap) utilizando como referencia (gold standard) el dispositivo de investigación EmotiBit, así como la evaluación experimental de estos. Se ha implementado una aplicación web basada en una arquitectura cliente-servidor que permite la carga, sincronización y comparación de señales fisiológicas (archivos .csv y .fit). El sistema calcula métricas estadísticas, como el Coeficiente de Correlación de Pearson, Coeficiente de Correlación Intraclase, Error Absoluto Medio y Raíz del Error Cuadrático Medio. Los resultados experimentales demuestran que el dispositivo comercial ofrece una precisión excelente en la medición de la frecuencia cardíaca, validando su uso para el control de la intensidad del ejercicio. En cuanto a la acelerometría (cadencia de pasos por minuto), si bien la precisión en marcha estable es adecuada, se ha identificado una latencia significativa en la detección de paradas debido al suavizado algorítmico del dispositivo comercial, lo que penaliza las métricas de correlación global pese a mantener un error absoluto bajo. El sistema diseñado e implementado sienta las bases para la adopción tanto de tecnología de consumo como de diseños propios de bajo coste en programas de supervisión de la actividad física. El presente proyecto podría incluso ser utilizado con otras señales fisiológicas y utilizar cualquier par de dispositivos que exporten los datos en el formato necesario.