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Controlan síntomas del COVID-19 con sensor inalámbrico

Anticiparse a los síntomas del COVID-19 es una tarea compleja. Más lo es controlar a distancia la tos, la fiebre y la actividad respiratoria.

Sin embargo, un dispositivo portátil creado por investigadores de la Universidad Northwestern y el Shirley Ryan AbilityLab de Chicago podría solucionarlo.

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En paralelo, los expertos trabajan en el desarrollo de algoritmos de datos específicamente diseñados para detectar señales tempranas asociados la enfermedad, para así monitorear a los pacientes a medida que la enfermedad progresa, informó en un comunicado de prensa la institución educacional.

“Capaz de ser usado las 24 horas de los siete días de la semana, el dispositivo produce flujos continuos de datos y utiliza inteligencia artificial para descubrir síntomas sutiles, pero potencialmente vitales. Al llenar una brecha vital de datos, mide e interpreta continuamente la tos y la actividad respiratoria de formas imposibles con los sistemas de monitoreo tradicionales”, informó.

Controlan síntomas del COVID-19 con sensor inalámbrico
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Los aparatos están siendo utilizados desde mediados de abril de 2020 por alrededor de 25 pacientes de COVID-19 y el personal sanitario que está a su cuidado. Gracia al experimento, se ha reunido más de un terabyte de datos a lo largo de cerca de 1,500 horas acumuladas de uso.

El dispositivo es suave, flexible, inalámbrico y delgado, y tiene un tamaño similar a una estampilla postal. Se ubica justo debajo de la muesca supraesternal, que es el hueco visible en la base de la garganta.

“Desde esa ubicación, monitorea la intensidad de la tos y los patrones, los movimientos de la pared torácica (que indican respiración dificultosa o irregular), los sonidos respiratorios, la frecuencia cardíaca y la temperatura corporal, incluida la fiebre. A partir de ahí, transmite datos de forma inalámbrica a una nube, donde los algoritmos automatizados producen resúmenes gráficos personalizados para facilitar el monitoreo rápido y remoto”, explicó la nota de prensa.

John A. Rogers, experto de la Universidad Northwestern que dirigió el desarrollo de la tecnología, recordó que los estudios más recientes publicados en el Journal of the American Medical Association sugieren que los primeros signos de una infección son fiebre, tos y dificultad para respirar.

“Nuestro dispositivo se encuentra en la ubicación perfecta del cuerpo para medir la frecuencia respiratoria, los sonidos y la actividad porque allí es donde se produce el flujo de aire cerca de la superficie de la piel”, dijo.

Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Rogers añadió que se han elaborado dispositivos personalizados, algoritmos de datos, interfaces de usuario y sistemas de datos basados ​​en la nube en respuesta directa a las necesidades específicas que presentan los trabajadores que están en la primera línea de la atención médica.

“Estamos totalmente comprometidos a aportar nuestra experiencia en ingeniería bioelectrónica para ayudar a abordar la pandemia, utilizando tecnologías que podemos implementar ahora, para su uso inmediato en pacientes reales y otras personas afectadas. Las capacidades de medición son exclusivas de esta plataforma de dispositivo: no se pueden lograr utilizando relojes tradicionales o dispositivos de estilo de anillo que se montan en la muñeca o el dedo”, recalcó.

El científico Arun Jayaraman, quien lidera el equipo de Shirley Ryan AbilityLab, aseguró que “los algoritmos avanzados que estamos desarrollando extraerán signos y síntomas incluso antes de que los individuos puedan percibirlos”.

“Estos sensores tienen el potencial de desbloquear información que protegerá tanto a los trabajadores médicos como a los pacientes, informando las intervenciones de manera oportuna para reducir el riesgo de transmisión y aumentar la probabilidad de mejores resultados”, sostuvo.

Juan José Castillo
Ex escritor de Digital Trends en Español
Juan José se ha desempeñado por cerca de dos décadas como periodista en medios de comunicación e instituciones públicas…
Los AirPods Pro son aprobados como audífonos médicos
AirPods

Es oficial: Apple ha obtenido la autorización de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) para comercializar sus auriculares inalámbricos AirPods Pro 2 como audífonos de venta libre. La evolución de estos dispositivos de audio personales a audífonos completos podría tener grandes ramificaciones para el incipiente mercado de audífonos de venta libre y la voluntad de las personas de adoptar estos dispositivos.

En su evento de lanzamiento del iPhone 16 en septiembre, Apple anunció que sus auriculares inalámbricos insignia existentes obtendrán varias funciones nuevas de salud auditiva a finales de este otoño.

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Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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