En busca de herramientas tecnológicas para identificar infecciones graves
Se estudia aplicar la inteligencia artificial también para medir la gravedad de una infección con mediciones más rápidas, convenientes para el paciente, y más fáciles de manejar para el médico. Esto podría ser posible gracias a innovadoras herramientas que combinan tecnología de cámara, software e IA.
La gravedad de una infección se evalúa, por lo general, en función de los signos vitales, es decir, aquellos que muestran el estado físico de una persona. Actualmente, estos signos vitales se miden utilizando varios instrumentos diferentes. A ello se ha sumado, recientemente, la inteligencia artificial, que, según un estudio ...
La gravedad de una infección se evalúa, por lo general, en función de los signos vitales, es decir, aquellos que muestran el estado físico de una persona. Actualmente, estos signos vitales se miden utilizando varios instrumentos diferentes. A ello se ha sumado, recientemente, la inteligencia artificial, que, según un estudio de la Universidad de Gotemburgo (Suecia), podría aportar mediciones más rápidas, convenientes para el paciente, y más fáciles para el médico, al tiempo que implican menos riesgo de propagación de infecciones a través del equipo de medición.
Sobre esta base, científicos de dicha Universidad han desarrollado un método que combina tecnología de cámara, software e inteligencia artificial. Los resultados que ofrece equivalen al escaneo de la cara del paciente durante 30 segundos.
Medición del pulso con tecnología de IA
La tecnología es capaz de facilitar datos sobre la frecuencia cardíaca, la saturación de oxígeno, la frecuencia respiratoria y la presión arterial de los pacientes, entre otros.
"En muchos casos, las infecciones son inofensivas y se curan por sí mismas pero también existen afecciones graves y potencialmente mortales que pueden comenzar con síntomas similares, como la neumonía, la Covid-19 y el síndrome de Lemierre. Por tanto, es importante evaluar la gravedad rápidamente y ofrecer un tratamiento eficaz", tal como indicó Stefan Malmberg, del Instituto de Medicina, Academia Sahlgrenska de la Universidad de Gotemburgo.
Los resultados de esta herramienta se han descrito como prometedores, pero, según reconocen sus autores, necesitan una mayor validación, incluso en términos de precisión de las mediciones.
