MADRID 7 Dic. (EUROPA PRESS) -
Los investigadores han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático para identificar los sonidos de la tos y determinar si el paciente sufre neumonía y puede hacerlo tanto en el hospital como en casa, según un estudio presentado en la 183 Reunión de la Sociedad Acústica de América.
La neumonía es una de las principales causas de muerte en el mundo y afecta de forma desproporcionada a los niños, los adultos mayores y los pacientes hospitalizados. Para darles las mayores posibilidades de recuperación, es crucial detectarla y tratarla a tiempo. Los métodos de diagnóstico existentes consisten en una serie de análisis de sangre y escáneres de tórax, y el médico debe sospechar que se trata de una neumonía antes de solicitarlos.
Ahora Jin Yong Jeon, de la Universidad de Hanyang, en Corea del Sur,
y sus colegan han desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático para identificar los sonidos de la tos que es capaz de determinar si el sujeto sufre una neumonía.
Como cada habitación y dispositivo de grabación es diferente, aumentaron sus grabaciones con respuestas de impulso de la habitación, que miden cómo reacciona la acústica de un espacio a diferentes frecuencias de sonido. Al combinar estos datos con los sonidos de la tos grabados, el algoritmo puede funcionar en cualquier entorno.
"Diagnosticar automáticamente un problema de salud gracias a la información sobre los sonidos de la tos que se producen continuamente durante la vida cotidiana facilitará el tratamiento no presencial --afirma Jeon--. También será posible reducir los costes médicos generales".
Actualmente, una empresa tiene previsto aplicar este algoritmo para la monitorización remota de pacientes. El equipo también quiere aplicarlo como una app para la atención domiciliaria, y planean que la experiencia sea más sencilla y fácil de usar.
"Nuestro equipo de investigación está planeando automatizar cada paso del proceso que actualmente se realiza manualmente para mejorar la comodidad y la aplicabilidad", anuncia Jeon.
