Desarrollan en México estetoscopio impulsado por IA para diagnosticar enfermedades cardiacas

Por Carina López y Pool Contreras MEXICO, 20 oct (Xinhua) -- Científicos mexicanos del Instituto Politécnico Nacional (IPN, universidad pública) desarrollaron un estetoscopio portátil impulsado por inteligencia artificial (IA) que detecta de forma temprana posibles daños cardiacos. Con una confiabilidad del 96 por ciento, este dispositivo de bajo costo podría transformar la atención médica primaria al ofrecer diagnósticos precisos y en tiempo real, incluso en lugares donde no hay especialistas disponibles.

El dispositivo es completamente embebido (no depende de una computadora o dispositivo móvil para su funcionamiento). Funciona con una batería de iones de litio y tiene su propio cargador y una pantalla para hacer su clasificación, explicó a Xinhua José Alberto Zamora Justo, uno de los realizadores de esta herramienta.

Para el docente de la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Biotecnología del IPN, la idea de esta herramienta es que funcione por sí misma y, además, pueda ser un apoyo para que el médico pueda emitir un diagnóstico de manera confiable. El estetoscopio digital identifica los sonidos cardiacos irregulares y los visualiza como señales que evidencian daño en las válvulas de corazón.

El sistema fue entrenado mediante redes neuronales para clasificar los sonidos cardiacos y determinar posibles daños. El especialista subrayó que los estetoscopios convencionales funcionan a partir de vibraciones y movimientos mecánicos que se transmiten desde la membrana de la campana hacia los oídos.

En contraste, esta nueva tecnología, además de la campana, incorpora un micrófono, un microprocesador que procesa y clasifica los sonidos cardiacos y los despliega en una pantalla.

El algoritmo que se ha programado puede ser de gran ayuda al médico para poder hacer ese diagnóstico de una manera más rápida y oportuna, incluso remota, dado que el dispositivo no requiere de ninguna conexión a internet, nada adicional, por lo que puede utilizarse en comunidades lejanas, agregó Zamora Justo. Por su parte, Diana Bueno Hernández, la otra realizadora del proyecto, reiteró que el objetivo no es sustituir el diagnóstico de un especialista, sino dotarlo de una herramienta que haga más precisa la detección.

Este avance, subrayó la docente de la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Biotecnología del IPN, es de gran relevancia, pues las enfermedades cardiacas son la primera causa de muerte en México y una de las más frecuentes a nivel mundial. El impacto es que se incorpore como una herramienta de prediagnóstico desde un primer nivel de atención, que se pueda considerar la detección, la visualización de los ruidos cardiacos dentro de los primeros niveles de atención, destacó la experta.

Finalmente, Zamora Justo y Bueno Hernández coincidieron en que el dispositivo aún puede perfeccionarse. Entre las mejoras previstas se encuentran la reducción de su tamaño y la ampliación de la base de datos para lograr una detección más precisa de diversas enfermedades cardiacas.

A nivel mundial, recordaron, existen herramientas basadas en Machine Learning y Deep Learning para la clasificación de latidos; sin embargo, no hay tecnologías totalmente autónomas, es decir, embebidas. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), las enfermedades cardiovasculares causan 19,8 millones de muertes cada año en el mundo, lo que equivale al 32 por ciento del total de decesos..