Un grupo de investigadores de la Universidad de Mississippi, liderado por el profesor Kasem Khalil, ha creado una tecnología capaz de analizar señales eléctricas del corazón en tiempo real, con una precisión del 92.4% y un diseño lo suficientemente ligero como para integrarse en dispositivos portátiles o vestibles.
El sistema analiza las señales eléctricas del corazón (ECG) convirtiéndolas en patrones más fáciles de interpretar gracias a un proceso matemático avanzado. Luego, una red neuronal artificial (ANN) entrenada detecta patrones asociados a un infarto, con lo cual aumenta la precisión diagnóstica y se duplica la velocidad de detección en comparación con métodos convencionales.
Además, toda la tecnología fue implementada dentro de un chip pequeño, liviano y de bajo consumo, lo que lo hace ideal para integrarse en dispositivos portátiles como relojes inteligentes o monitores personales.
“Unos pocos segundos pueden marcar una gran diferencia para dar atención médica oportuna”, explicó Khalil. “Nuestro objetivo fue lograr una clasificación precisa, pero también diseñar un sistema viable, económico y de bajo consumo energético que pueda usarse en la vida cotidiana.”
Durante el desarrollo, la estudiante Tamador Mohaidat diseñó la red neuronal, mientras que Md. Rahat Kader Khan construyó la arquitectura del software. Ambos destacaron que el laboratorio trabaja integralmente en software y hardware, lo que permite optimizar el rendimiento del sistema como un todo.
Los investigadores ya proyectan nuevas aplicaciones para su tecnología. “Queremos predecir o identificar muchas condiciones de salud utilizando enfoques similares: infartos, convulsiones, incluso demencia”, concluyó Khalil. “El diagnóstico temprano es esencial, y estamos trabajando para hacerlo más rápido y más eficiente.”
Por: Cipactli Vargas
Fuentes:
University of Mississippi
UM Engineers Develop Wearable Heart Attack Detection Tech
SpringerLink
Enhanced Heart Attack Detection with Neural Networks
