En una conferencia internacional de salud esta semana, científicos deUniversidad de washington e Microsoft Research presentará un nueva tecnología que permite a los profesionales sanitarios controlar de forma remota los signos vitales de un paciente (pulso y frecuencia cardíaca).
La herramienta usa la cámara de un teléfono inteligente o computadora para capturar el video de la cara de una persona. Ese video se analiza para medir los cambios en la luz reflejada por la piel de un paciente, lo que a su vez está relacionado con cambios en el volumen sanguíneo y la circulación sanguínea.
Investigadores de UW y Microsoft utilizaron el aprendizaje automático y tres conjuntos de datos de estadísticas de video y salud para entrenar su sistema.
Descargo de responsabilidad
También ha sucedido en el pasado reciente con otros proyectos de aprendizaje automático. Una vez más, la tecnología funcionó con menos precisión entre personas de diferentes razas. En este caso, la piel más clara es más reflectante, mientras que la piel más oscura absorbe más luz y el instrumento tiene más dificultades para percibir cambios sutiles en los reflejos.
“Cada persona es diferente. Para ello, el sistema debe poder adaptarse rápidamente a la firma fisiológica única de cada persona y separarla de otras variaciones. Su aspecto y el entorno en el que se encuentran deben excluirse para poder realizar un mejor seguimiento de los signos vitales ”, dice. Xin Liu , autor principal de la investigación y estudiante de doctorado en la Escuela de Ingeniería y Ciencias de la Computación Paul G. Allen.
Los investigadores encontraron una solución al problema del color de la piel: el sistema recopila 18 segundos de video de usuario con los que calibra el sistema antes de detectar signos vitales. La fase de calibración puede ajustar el tono de la piel, la edad del paciente (la piel fina y joven de bebés y niños se comporta de manera diferente a la piel de un usuario mayor), el vello facial, el fondo, la iluminación y otros factores. Los científicos trabajan para mejorar aún más el rendimiento, pero la estrategia ha aumentado significativamente la precisión del sistema.
El uso de la calibración para optimizar el rendimiento significa que el aprendizaje automático se puede implementar con conjuntos de datos más pequeños.
Esta es una buena noticia para daniel macduff, coautor e investigador de Microsoft Research. Por al menos tres razones:
- Los conjuntos de datos más pequeños conducen a una mayor retención de la privacidad ya que menos personas necesitan proporcionar información.
- Democratice y haga que el aprendizaje automático sea accesible para una gama más amplia de desarrolladores.
- Significa que una entidad no se queda en posesión de grandes cantidades de información capturada en conjuntos de datos globales.
El siguiente paso de los investigadores es probar la tecnología en un entorno clínico.
La telemedicina y el telediagnóstico están despegando
A medida que la salud digital está ganando popularidad impulsada por Covid (y enormes inversiones), los investigadores se apresuran a desarrollar herramientas tecnológicas que puedan brindar una atención médica remota cada vez más precisa.
No solo signos vitales remotos
El mes pasado, Amazon ha declarado que ampliará su servicio de atención médica a distancia. Se llama Cuidado de Amazon y estaba reservado solo para empleados. Ahora también será para los no empleados, primero en el estado de Washington y luego en todo el país para fin de año. La puesta en marcha de telemedicina de Seattle 98point6 crece dramáticamente. Otro equipo de investigadores (también de la Universidad de Washington) ha presentó una tecnología que utiliza inteligencia artificial para convertir altavoces inteligentes en dispositivos médicos sensibles que pueden detectar latidos cardíacos irregulares.
