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Algoritmo basado en reloj inteligente detecta los primeros signos de infecciones virales, incluida la COVID-19

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 03 Nov 2021
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Imagen: Algoritmo basado en reloj inteligente detecta los primeros signos de COVID-19 (Fotografía cortesía de physIQ)
Imagen: Algoritmo basado en reloj inteligente detecta los primeros signos de COVID-19 (Fotografía cortesía de physIQ)

Los investigadores han desarrollado un algoritmo basado en un reloj inteligente para detectar los primeros signos de infecciones virales, incluida la COVID-19.

La Universidad de Purdue (West Lafayette, IN, EUA) y physIQ (Chicago, IL, EUA) han anunciado el desarrollo conjunto de un algoritmo de detección viral para relojes inteligentes. Esta innovación será el resultado de una colaboración entre physIQ e ingenieros universitarios. El algoritmo será comercializado por PhysIQ, que desarrolla soluciones diseñadas para mejorar los resultados de la atención médica mediante la aplicación de inteligencia artificial (IA) a datos fisiológicos en tiempo real de sensores portátiles.

La investigación involucró un estudio de 100 participantes, incluidos estudiantes, personal y profesores de Purdue, para determinar si usar un reloj inteligente para recopilar datos era práctico, discreto y fácil de usar. Cada participante recibió un reloj inteligente Samsung Galaxy con una aplicación physIQ precargada para recopilar datos. Junto con el reloj inteligente, también usaron biosensores adhesivos en el pecho aprobados por la FDA para capturar una señal de electrocardiograma de un solo cable y muchos otros parámetros durante cinco días de monitoreo continuo. Luego, los investigadores analizaron los datos de la aplicación de forma remota utilizando la plataforma accelerateIQ basada en la nube de physIQ.

Los datos de los parches para el pecho fueron procesados ​​por algoritmos basados ​​en IA aprobados por la Administración de Medicamentos y Alimentos de los Estados Unidos de physIQ para derivar la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria y la variabilidad de la frecuencia cardíaca. Estos datos sirvieron como referencias "estándar de oro" para comparar con los datos de los relojes inteligentes. El algoritmo de detección de infecciones virales complementa otras aplicaciones de atención médica de physIQ. El objetivo de todas las aplicaciones de physIQ es la capacidad de caracterizar la fisiología humana dinámica a lo largo del tiempo, ya sea para evaluar la eficacia de una nueva terapia, el control de la seguridad durante el tratamiento o el bienestar general.

"Los relojes inteligentes son adecuados para la detección de infecciones virales tempranas, incluida la COVID-19", dijo Craig Goergen, profesor adjunto de ingeniería biomédica Leslie A. Geddes de Purdue, quien dirigió la investigación. “Las infecciones pueden ocurrir en cualquier momento, lo que hace que los datos de seguimiento continuo estén disponibles a través de los relojes inteligentes de un individuo especialmente adecuados para identificar los primeros signos de enfermedad. En particular, el conocimiento de la frecuencia cardíaca y respiratoria habitual de una persona durante el sueño y la actividad durante largos períodos de tiempo es especialmente valioso para detectar cambios sutiles de lo normal ".

"Los algoritmos para permitir la detección temprana se basan en características fisiológicas derivadas de los datos del biosensor recopilados por los relojes inteligentes", dijo Stephan Wegerich, director científico de physIQ. "La generación de características fisiológicas precisas y robustas constituye la entrada para los algoritmos de detección viral posteriores. Esto requiere el desarrollo de algoritmos sofisticados de procesamiento de señales y aprendizaje automático. Combinados, estos aprovechan al máximo los datos de los biosensores del reloj inteligente, que es una gran parte de nuestra colaboración con Purdue ".

Enlaces relacionados:
Universidad de Purdue
physIQ


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