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




Eventos

27 ene 2025 - 30 ene 2025
15 feb 2025 - 17 feb 2025

Inteligencia artificial ayuda a los dispositivos inteligentes a detectar los paros cardíacos

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 05 Aug 2019
Print article
Imagen: Una aplicación para un dispositivo inteligente le permite detectar un paro cardíaco y pedir ayuda (Fotografía cortesía de Sarah McQuate/UW).
Imagen: Una aplicación para un dispositivo inteligente le permite detectar un paro cardíaco y pedir ayuda (Fotografía cortesía de Sarah McQuate/UW).
Un nuevo estudio revela cómo un altavoz inteligente puede descubrir un ataque cardíaco detectando la respiración agonal, un reflejo del tronco encefálico que surge en el contexto de la hipoxia severa.

Desarrollado por investigadores de la Universidad de Washington (UW; Seattle, EUA), la herramienta de prueba de concepto se instala como una aplicación en un teléfono inteligente o en una máquina de vectores de soporte (SVM) como Google Home o en el altavoz Amazon Alexa, para controlar la respiración y pedir ayuda si es necesario. La SVM fue entrenada usando la respiración agonal real capturada por las llamadas a los Servicios Médicos de Emergencia de Seattle por parte de transeúntes, quienes los grabaron colocando sus teléfonos en la boca del paciente para que el operador del 911 pudiera determinar si el paciente necesitaba reanimación cardiopulmonar (RCP) inmediata.

En total, los investigadores recolectaron 162 llamadas entre 2009 y 2017 y extrajeron 2,5 segundos de audio al comienzo de cada respiración agonal, para un total de 236 clips. Se utilizaron varias técnicas de aprendizaje automático para aumentar el conjunto de datos a 7.316 clips positivos. Para el conjunto de datos negativos, utilizaron 83 horas de datos de audio recopilados durante los estudios del sueño, produciendo 7.305 muestras de sonido, que contienen sonidos típicos que las personas hacen mientras duermen, como ronquidos o apnea obstructiva del sueño (AOS). Luego utilizaron el aprendizaje automático para crear una herramienta que podría ayudar a una SVM a detectar la respiración agonal el 97% de las veces desde una distancia de hasta seis metros. El estudio fue publicado el 19 de junio de 2019 en la revista npj Digital Medicine.

“Este tipo de respiración ocurre cuando un paciente experimenta niveles de oxígeno realmente bajos. Es una especie de ruido gutural, y su singularidad lo convierte en un buen biomarcador de audio para identificar si alguien sufre un paro cardíaco”, dijo el coautor corresponsal, Jacob Sunshine, MD, de la facultad de medicina de la Universidad de Washington. “Los paros cardíacos son una forma muy común de muerte de personas, y en este momento, muchos de ellos pueden pasar desapercibidos. Parte de lo que hace que esta tecnología sea tan convincente es que podría ayudarnos a atrapar a más pacientes a tiempo para que sean tratados”.

“Mucha gente tiene parlantes inteligentes en sus hogares, y estos dispositivos tienen capacidades increíbles. Esto se podría ejecutar localmente en los procesadores contenidos en Alexa. Se ejecuta en tiempo real, por lo que no necesita almacenar nada ni enviar nada a la nube”, dijo el coautor y corresponsal, Shyam Gollakota, PhD, de la facultad de ciencias de la computación e ingeniería de la UW. “Visualizamos un sistema sin contacto que funciona mediante la monitorización continua y pasiva de la habitación en busca de un evento de respiración agonal, y alerta a cualquier persona cercana que venga a proporcionar RCP. Y luego, si no hay respuesta, el dispositivo puede llamar automáticamente al 911”.

El paro cardíaco fuera del hospital es una de las principales causas de muerte en todo el mundo. El diagnóstico rápido y el inicio de la reanimación cardiopulmonar (RCP) son la piedra angular de la terapia para las víctimas de un paro cardíaco. Sin embargo, una fracción significativa de las víctimas de paro cardíaco no tiene posibilidades de sobrevivir, porque experimentan un evento no presenciado, a menudo en la privacidad de sus propios hogares.

Enlace relacionado:
Universidad de Washington

Miembro Oro
VISOR EN PANTALLA DE DIAGNÓSTICO EN TIEMPO REAL
GEMweb Live
Miembro Oro
SARS‑CoV‑2/Flu A/Flu B/RSV Sample-To-Answer Test
SARS‑CoV‑2/Flu A/Flu B/RSV Cartridge (CE-IVD)
New
Anterior Cervical Plate System
XTEND
New
Transducer Covers
Surgi Intraoperative Covers

Print article

Canales

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 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 una técnica innovadora... 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.