Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
ARAB HEALTH - INFORMA

Deascargar La Aplicación Móvil





Algoritmo basado en reloj inteligente detecta los primeros signos de infecciones virales, incluida la COVID-19

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 03 Nov 2021
Print article
Imagen: Algoritmo basado en reloj inteligente detecta los primeros signos de COVID-19 (Fotografía cortesía de physIQ)
Imagen: Algoritmo basado en reloj inteligente detecta los primeros signos de COVID-19 (Fotografía cortesía de physIQ)

Los investigadores han desarrollado un algoritmo basado en un reloj inteligente para detectar los primeros signos de infecciones virales, incluida la COVID-19.

La Universidad de Purdue (West Lafayette, IN, EUA) y physIQ (Chicago, IL, EUA) han anunciado el desarrollo conjunto de un algoritmo de detección viral para relojes inteligentes. Esta innovación será el resultado de una colaboración entre physIQ e ingenieros universitarios. El algoritmo será comercializado por PhysIQ, que desarrolla soluciones diseñadas para mejorar los resultados de la atención médica mediante la aplicación de inteligencia artificial (IA) a datos fisiológicos en tiempo real de sensores portátiles.

La investigación involucró un estudio de 100 participantes, incluidos estudiantes, personal y profesores de Purdue, para determinar si usar un reloj inteligente para recopilar datos era práctico, discreto y fácil de usar. Cada participante recibió un reloj inteligente Samsung Galaxy con una aplicación physIQ precargada para recopilar datos. Junto con el reloj inteligente, también usaron biosensores adhesivos en el pecho aprobados por la FDA para capturar una señal de electrocardiograma de un solo cable y muchos otros parámetros durante cinco días de monitoreo continuo. Luego, los investigadores analizaron los datos de la aplicación de forma remota utilizando la plataforma accelerateIQ basada en la nube de physIQ.

Los datos de los parches para el pecho fueron procesados ​​por algoritmos basados ​​en IA aprobados por la Administración de Medicamentos y Alimentos de los Estados Unidos de physIQ para derivar la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria y la variabilidad de la frecuencia cardíaca. Estos datos sirvieron como referencias "estándar de oro" para comparar con los datos de los relojes inteligentes. El algoritmo de detección de infecciones virales complementa otras aplicaciones de atención médica de physIQ. El objetivo de todas las aplicaciones de physIQ es la capacidad de caracterizar la fisiología humana dinámica a lo largo del tiempo, ya sea para evaluar la eficacia de una nueva terapia, el control de la seguridad durante el tratamiento o el bienestar general.

"Los relojes inteligentes son adecuados para la detección de infecciones virales tempranas, incluida la COVID-19", dijo Craig Goergen, profesor adjunto de ingeniería biomédica Leslie A. Geddes de Purdue, quien dirigió la investigación. “Las infecciones pueden ocurrir en cualquier momento, lo que hace que los datos de seguimiento continuo estén disponibles a través de los relojes inteligentes de un individuo especialmente adecuados para identificar los primeros signos de enfermedad. En particular, el conocimiento de la frecuencia cardíaca y respiratoria habitual de una persona durante el sueño y la actividad durante largos períodos de tiempo es especialmente valioso para detectar cambios sutiles de lo normal ".

"Los algoritmos para permitir la detección temprana se basan en características fisiológicas derivadas de los datos del biosensor recopilados por los relojes inteligentes", dijo Stephan Wegerich, director científico de physIQ. "La generación de características fisiológicas precisas y robustas constituye la entrada para los algoritmos de detección viral posteriores. Esto requiere el desarrollo de algoritmos sofisticados de procesamiento de señales y aprendizaje automático. Combinados, estos aprovechan al máximo los datos de los biosensores del reloj inteligente, que es una gran parte de nuestra colaboración con Purdue ".

Enlaces relacionados:
Universidad de Purdue
physIQ

New
Miembro Oro
X-Ray QA Meter
T3 AD Pro
Miembro Oro
VISOR EN PANTALLA DE DIAGNÓSTICO EN TIEMPO REAL
GEMweb Live
New
Diagnosis Display System
C1216W
New
Hospital Data Analytics Software
OR Companion

Print article

Canales

Cuidados Criticos

ver canal
Imagen: El investigador Vincent Tam examina las bacterias para optimizar el uso clínico de antibióticos para combatirlas (Foto cortesía de UH College of Pharmacy)

Dispositivo de monitoreo podría superar a las superbacterias resistentes a los antibióticos

Las infecciones por bacterias gramnegativas son cada vez más difíciles de tratar, especialmente en entornos hospitalarios, donde pueden provocar afecciones como infecciones del tracto urinario,... Más

Técnicas Quirúrgicas

ver canal
Imagen: los electrodos de catéter se pueden entregar y guiar hacia los espacios ventriculares y la superficie del cerebro para la estimulación eléctrica (foto cortesía de la Universidad Rice)

Interfaz neural novedosa ayuda a diagnosticar y tratar trastornos neurológicos con riesgos quirúrgicos mínimos

Los métodos tradicionales para interactuar con el sistema nervioso generalmente implican crear una abertura en el cráneo para acceder al cerebro. Ahora, los investigadores han presentado... Más

Cuidados de Pacientes

ver canal
Imagen: La plataforma de biosensores portátil utiliza sensores electroquímicos impresos para la detección rápida y selectiva de Staphylococcus aureus (foto cortesía de AIMPLAS)

Plataforma de biosensores portátiles reducirá infecciones adquiridas en el hospital

En la Unión Europea, aproximadamente 4 millones de pacientes adquieren infecciones asociadas a la atención de la salud (IAAS), o infecciones nosocomiales, cada año, lo que provoca alrededor de 37.... Más

TI

ver canal
Imagen: El primer modelo específico de la institución proporciona una ventaja de desempeñoa significativa sobre los modelos actuales basados en la población (Fotografía cortesía de Mount Sinai)

Modelo de aprendizaje automático mejora predicción del riesgo de mortalidad para pacientes de cirugía cardíaca

Se han implementado algoritmos de aprendizaje automático para crear modelos predictivos en varios campos médicos, y algunos han demostrado mejores resultados en comparación con sus... Más

Pruebas POC

ver canal
Imagen: El lector de inmunoensayo cuantitativo RPD-3500 (Fotografía cortesía de BK Electronics)

Lector de inmunoensayo de pruebas POC proporciona análisis cuantitativo de kits de prueba para diagnóstico más preciso

Un lector de inmunoensayos cuantitativos pequeño y liviano que proporciona un análisis cuantitativo de cualquier tipo de kits o tiras de prueba rápida, y se puede conectar a una PC... Más
Copyright © 2000-2024 Globetech Media. All rights reserved.