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Siguiente nivel de detección IA: paros cardíacos

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En anteriores ocasiones hemos expuesto como investigadores han utilizado la tecnología de Inteligencia Artificial para detectar una diversidad de canceres, diagnosticando y evaluando los resultados de los exámenes. En esta ocasión tratamos otra área de la salud, el cual no es una enfermedad, sino una situación particular, los paros cardíacos.

Investigadores de la Universidad de Washington han utilizado el aprendizaje automático para enseñar a un sistema de inteligencia artificial para identificar cuándo alguien está teniendo un paro cardíaco. El sistema aprendió a identificar la respiración agonal, que ocurre cuando alguien jadea para respirar durante un paro cardíaco, con un alto grado de precisión.

Aproximadamente medio millón de estadounidenses mueren de paro cardíaco cada año. Los paros cardíacos a menudo ocurren mientras alguien está en casa en la cama. Esto es particularmente peligroso, ya que es probable que no haya nadie alrededor, o nadie despierto, para ayudar.

Ahora, los investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que puede funcionar a través de altavoces inteligentes o un teléfono inteligente para monitorear las señales de un paro cardíaco mientras alguien duerme. El sistema escucha algo que se llama respiración agonal, que ocurre en aproximadamente el 50% de las personas que sufren un paro cardíaco, y los pacientes que demuestran este jadeo característico a menudo tienen más posibilidades de sobrevivir.

“Este tipo de respiración ocurre cuando un paciente experimenta niveles de oxígeno realmente bajos”, dijo el Dr. Jacob Sunshine, un investigador involucrado en el estudio. “Es una especie de jadeo gutural, y su singularidad lo convierte en un buen biomarcador de audio para identificar si alguien está experimentando un paro cardíaco”.

Los investigadores entrenaron su sistema utilizando grabaciones de respiración agonal de llamadas al 911 reales a los servicios de emergencia de Seattle.

“Jugamos estos ejemplos a diferentes distancias para simular cómo sonaría si el paciente estuviera en diferentes lugares del dormitorio”, dijo Justin Chan, otro investigador involucrado en el estudio. “También agregamos diferentes sonidos interferentes, como los sonidos de gatos y perros, bocinas de autos, aire acondicionado, cosas que normalmente se escuchan en una casa”.

Las grabaciones de sonidos normales, como los ronquidos, sirvieron como un conjunto de datos negativo para reducir la posibilidad del sistema identifica erróneamente el sueño normal como un paro cardíaco.

El enfoque de aprendizaje automático dio sus frutos, ya que el sistema logró una impresionante tasa de precisión del 97% en la identificación de la respiración agonal con un altavoz inteligente o dispositivo similar colocado a una distancia de hasta 6 metros (20 pies) de la fuente del sonido.

“Mucha gente tiene parlantes inteligentes en sus hogares, y estos dispositivos tienen capacidades increíbles que podemos aprovechar”, dijo Shyam Gollakota, un tercer investigador involucrado en el estudio. “Imaginamos un sistema sin contacto que funciona mediante la supervisión continua y pasiva del dormitorio para un evento de respiración agonal, y alerta a las personas cercanas para que proporcionen RCP. Y luego, si no hay respuesta, el dispositivo puede llamar automáticamente al 911″.

La tecnología puede integrarse en una variedad de dispositivos de escucha, como altavoces inteligentes o teléfonos inteligentes, para alertar a las autoridades y seres queridos de que alguien sufre un ataque cardíaco mientras duermen.

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