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Herramienta de detección facial en teléfonos inteligentes podría detectar un derrame cerebral en segundos

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 03 Jul 2024
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El doctorado Guilherme Camargo de Oliveira demuestra la herramienta de detección facial con el profesor asociado visitante Nemuel Daniel Pah (izquierda) (Foto cortesía de Seamus Daniel, Universidad RMIT)
El doctorado Guilherme Camargo de Oliveira demuestra la herramienta de detección facial con el profesor asociado visitante Nemuel Daniel Pah (izquierda) (Foto cortesía de Seamus Daniel, Universidad RMIT)

Los accidentes cerebrovasculares, que afectan a millones de personas en todo el mundo, ocurren cuando el suministro de sangre al cerebro se ve comprometido, privando al tejido cerebral de oxígeno y nutrientes esenciales. Los síntomas comunes incluyen confusión, pérdida de control del movimiento, problemas del habla y reducción de las expresiones faciales. La detección temprana del accidente cerebrovascular es crucial; el tratamiento oportuno mejora significativamente la recuperación, reduce el riesgo de discapacidad permanente y salva vidas. Sin embargo, alrededor del 13 % de los accidentes cerebrovasculares pasan desapercibidos en los departamentos de emergencia y los hospitales comunitarios. Además, al 65 % de los pacientes que carecen de un examen neurológico documentado no se les diagnostica un accidente cerebrovascular. La sutileza de los síntomas y los posibles prejuicios contra diferentes razas o géneros complican aún más el reconocimiento oportuno. Ahora, una innovadora herramienta de detección facial basada en teléfonos inteligentes promete ayudar a los paramédicos a identificar los signos de un accidente cerebrovascular mucho antes y con mayor precisión que las tecnologías actuales.

Desarrollada por ingenieros biomédicos de la Universidad RMIT (Melbourne, Australia), esta tecnología aprovecha la inteligencia artificial (IA) para analizar la simetría facial y los movimientos musculares, mejorando la detección de accidentes cerebrovasculares mediante el reconocimiento de expresiones faciales. El accidente cerebrovascular a menudo causa deterioro unilateral de los músculos faciales, lo que hace que un lado de la cara actúe de manera diferente que el otro. Como se informó en un estudio publicado en Computer Methods and Programs in Biomedicine, la investigación utilizó análisis de video de expresiones faciales de 14 personas que habían sufrido un accidente cerebrovascular y 11 controles sanos. Utilizando el sistema de codificación de acciones faciales (FACS) de la década de 1970, que clasifica los movimientos faciales mediante contracciones o relajaciones musculares, la IA evalúa los cambios en la simetría de las expresiones faciales, especialmente en las sonrisas. 

Los paramédicos pueden utilizar esta sencilla herramienta de teléfono inteligente para evaluar rápidamente si un paciente ha sufrido un derrame cerebral, notificando potencialmente a los hospitales antes de que la ambulancia abandone la casa del paciente. Si bien es poco probable que esta herramienta, con una tasa de precisión del 82 % en la detección de accidentes cerebrovasculares, reemplace los diagnósticos clínicos detallados, podría acelerar significativamente la identificación de pacientes que requieren atención urgente. Los investigadores planean expandir esta tecnología a una aplicación, en colaboración con proveedores de atención médica, para detectar otras afecciones neurológicas que afectan las expresiones faciales. También pretenden mejorar las capacidades de la IA integrando más datos y ampliando su alcance de diagnóstico a otras enfermedades.

"Hemos desarrollado una herramienta simple para teléfonos inteligentes que los paramédicos pueden usar para determinar instantáneamente si un paciente ha sufrido un derrame cerebral y luego informar al hospital antes de que la ambulancia abandone la casa del paciente", dijo el líder del equipo, el profesor Dinesh Kumar de la Escuela de Ingeniería de RMIT. "Nuestra herramienta de detección facial tiene una tasa de éxito para detectar accidentes cerebrovasculares que se compara favorablemente con la de los paramédicos".

Enlaces relacionados:
Universidad RMIT

 

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