Ciudad de México, 21 sep (EFE).- Investigadores mexicanos diseñaron y construyeron un estetoscopio digital que, a partir de elementos de Inteligencia Artificial, identifica los sonidos cardíacos irregulares y los visualiza como señales que evidencian daño en las válvulas del corazón, por lo que podría constituirse en una herramienta valiosa para el prediagnóstico.
En un comunicado, el Instituto Politécnico Nacional (IPN), señaló que el desarrollo, realizado por los doctores Diana Bueno Hernández y José Alberto Zamora Justo, adscritos a la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Biotecnología (UPIBI), en colaboración con el estudiante de Ingeniería Biomédica de la institución, Víctor Manuel Arena Cantoran, actualmente, alcanza una precisión del 96 %.
Según la información, el sistema fue entrenado mediante redes neuronales para clasificar los sonidos cardíacos y determinar posibles daños.
Los especialistas explicaron 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 tecnología, además de la campana, incorpora un micrófono, un microprocesador que capta, procesa y clasifica los sonidos cardíacos, y los despliega en una pantalla Thin Film Transistor (TFT) de 240 por 320 píxeles.
El dispositivo es portátil y completamente embebido (no depende de una PC o dispositivo móvil para su funcionamiento).
Cuenta con una batería recargable de 5 volts y un puerto de carga vía USB. Para asegurar el ensamble adecuado de los componentes internos, la carcasa del estetoscopio fue impresa en 3D con polímero de PLA (ácido poliláctico).
Actualmente, señalaron, esta herramienta médica identifica ruidos cardíacos como el S3 y el S4, ambos componentes anormales del ciclo cardíaco e indicadores de insuficiencia cardíaca, comúnmente conocidos como soplos.
“El S3 se genera por la rápida entrada de sangre al ventrículo y puede detectarse en la región de la válvula mitral (ventrículo izquierdo) o tricúspide (ventrículo derecho), mientras que el S4 se produce durante la contracción auricular”, explicaron.
Los científicos no descartan mejorar el prototipo para que también pueda contribuir al prediagnóstico de otras patologías del corazón, aunque enfatizaron que el objetivo no es sustituir al diagnóstico de un especialista, sino dotarlo de una herramienta que haga más precisa la detección.
Asimismo, señalaron que es posible modificar el tamaño de la campana para adaptar el dispositivo al examen de niños, así como incorporar en la pantalla, además de las señales, la clasificación específica del padecimiento.
“Esto resulta de gran relevancia, ya que las enfermedades cardíacas son la primera causa de muerte en México”, explicaron.
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 (embebidas). Por ello, en breve iniciarán el proceso de registro de patente.
