Sensores e inteligencia ambiental para revolucionar la atención médica.

Es un hecho que el futuro de la medicina va de la mano con el desarrollo de la tecnología, y así se demuestra con cada nueva investigación. Entre los muchos estudios que se están llevando a cabo actualmente, hay una rama que se centra en las redes de sensores inteligentes conectados por radio, los cuales, según los investigadores, impulsarán la industria de la salud a medida que un mayor número de pacientes necesite cuidados.

La Universidad de Stanford y el Instituto de Tecnología de Massachusetts, están trabajando en cómo esta tecnología podría ayudar a mitigar errores clínicos y, por otro lado, a mejorar el cuidado de los pacientes, tanto en hospitales como en el propio hogar.

• Escuela de Ingeniería de la Universidad de Stanford

Por un lado, la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Stanford está explorando cómo una combinación de sensores electrónicos e inteligencia artificial podría instalarse en las habitaciones de los hospitales y en los hogares de ancianos para ayudar a los profesionales médicos a monitorear y tratar a los pacientes de manera más efectiva.

«Según un recuento reciente, los médicos de la unidad de cuidados intensivos neonatales de un hospital tomaron 600 medidas de cabecera, por paciente, por día. Sin la ayuda de la tecnología, la perfecta ejecución de este volumen de acciones complejas está más allá de lo que es razonable esperar de los equipos clínicos más concienzudos» explica Arnold Milstein, profesor de medicina y director del Centro de Investigación de Excelencia Clínica (CERC) de Stanford, en un artículo publicado en el sitio web de la escuela. 

Entre los posibles casos de uso figuran la vigilancia asistida por computadora de la movilización de los pacientes en las unidades de cuidados intensivos; el seguimiento de las infecciones adquiridas en el hospital; y la automatización del recuento de instrumentos quirúrgicos

Su investigación sugiere una mezcla de detectores infrarrojos activos y pasivos de bajo costo que podrían incorporarse al entorno del paciente. Por ejemplo, una habitación de hospital podría estar equipada con cámaras para reconocer personas y objetos; sensores de profundidad Lidar para medir la distancia a los objetos; sensores térmicos para la visión nocturna; radar y Wi-Fi para detectar el movimiento y los objetos; y micrófonos para el reconocimiento del habla y la conciencia de los eventos.

Entre los posibles casos de uso, según Stanford Engineering, figuran la vigilancia asistida por computadora de la movilización de los pacientes en las unidades de cuidados intensivos; el seguimiento de las infecciones adquiridas en el hospital; y la automatización del recuento de instrumentos quirúrgicos para evitar que se dejen objetos accidentalmente en un paciente.

•  Instituto de Tecnología de Massachusetts

A medida que pasan los años y el hombre envejece, se va volviendo en muchos casos, cada vez más dependiente llegando a necesitar dejar el hogar y vivir sus últimos años en residencias o centros de ancianos. En este aspecto, la tecnología también puede ayudar a mejorar las condiciones. En el MIT, un grupo de investigadores está trabajando en un proyecto que propone utilizar las señales de radio para observar a las personas en sus hogares y cronificar su vida cotidiana, con el objetivo de permitir a las personas mayores envejecer en su lugar.

«En el diseño de RF-Diary, explotamos la capacidad de las señales de radio para capturar la dinámica 3D de la gente, y usamos el floormap para ayudar al modelo a aprender las interacciones de la gente con los objetos«

El sistema del MIT, llamado RF-Diary, está diseñado para generar una transcripción de la vida de una persona: La persona está durmiendo en la cama, y luego se levanta… y así sucesivamente.  Además, para no caer en la invasión de la privacidad con el uso de cámaras se ha optado por la utilización de señales de radio.

«En el diseño de RF-Diary, explotamos la capacidad de las señales de radio para capturar la dinámica 3D de la gente, y usamos el floormap para ayudar al modelo a aprender las interacciones de la gente con los objetos«, explica el equipo. «El seguimiento y análisis de los movimientos de una persona puede ser utilizado para alertar al personal médico si una persona se salta sus medicamentos, por ejemplo, o se cae».

Fuente: https://www.ciospain.es/