Investigadores de la Universidad de Washington han desarrollado una nueva herramienta que puede monitorear a las personas en busca de un paro cardíaco mientras están dormidas, sin necesidad de tocarlas.
Esta nueva habilidad para los asistentes inteligentes como Google Home y Amazon Alexa, o para dispositivos inteligentes como un teléfono móvil, permite que los equipos detecten el sonido de respiración agonal y pidan ayuda.
En promedio, la herramienta de prueba de concepto ha detectado eventos de respiración agonal en un 97 % del tiempo, desde una distancia hasta de 20 pies (seis metros).
La solución ha sido desarrollada utilizando instancias reales de respiración agonal capturadas desde llamadas al servicio 911. Los hallazgos han sido publicados en la revista Nature npj Digital Medicine.
Shyam Gollakota, coautor asociado del estudio y profesor asociado de la Escuela Paul G. Allen de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Universidad de Washington, ha comentado que muchas personas tienen dispositivos inteligentes en sus hogares y que estos asistentes tienen capacidades increíbles que se pueden aprovechar.
“Imaginemos un sistema sin contacto que funcione mediante la supervisión continua y pasiva del dormitorio para un evento de respiración agonal y alerte a las personas cercanas para que proporcionen RCP (Resucitación Cardiopulmonar). Y luego, si no hay respuesta, el dispositivo puede llamar automáticamente al 911”.
Respiración agonal
El estudio ha sido calificado como importante al tomar como referencia que alrededor de 500 mil estadounidenses mueren cada año por un paro cardíaco, según datos de la Asociación Americana del Corazón.
Las personas que experimentan este evento repentinamente dejan de responder, respirar y jadean (fatiga) por la falta de aire, un signo conocido como respiración agonal.
El auxilio mediante la RCP inmediata puede duplicar o triplicar la probabilidad de supervivencia de una persona, pero esto requiere la presencia de un espectador. Sin embargo, el paro cardíaco a menudo ocurre fuera del hospital y en la privacidad de la casa.
Una investigación reciente ha sugerido que la habitación de un paciente es una de las ubicaciones (fuera del hospital) más comunes para un paro cardíaco, donde probablemente nadie esté cerca o despierto para responder y brindar la debida atención.
La respiración agonal estaría presente en aproximadamente el 50 % de las personas que sufren un paro cardíaco, según los registros de llamadas al 911, y los pacientes que toman respiraciones agonales a menudo tienen más posibilidades de sobrevivir.
Jacob Sunshine, coautor del estudio y profesor asistente de Anestesiología y Medicina del Dolor en la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington, ha indicado que este tipo de respiración ocurre cuando un paciente experimenta niveles de oxígeno realmente bajos.
“Es una especie de ruido gutural y su singularidad lo convierte en un buen biomarcador de audio para identificar si alguien está experimentando un paro cardíaco”.
Es por eso que los investigadores han recopilado sonidos reales de respiración agonal de llamadas al 911 y a los Servicios Médicos de Emergencia de Seattle.
Los transeúntes, debido a que los pacientes con paro cardíaco a menudo están inconscientes, han registrado los sonidos respiratorios agónicos colocando sus teléfonos en la boca del paciente para que el operador determine si necesita RCP inmediata.
Entre 2009 y 2017, el equipo ha recolectado 162 llamadas y ha extraído 2.5 segundos de audio al inicio de cada respiración agonal para obtener un total de 236 clips.
Igualmente, ha capturado las grabaciones en diferentes dispositivos inteligentes (un Amazon Alexa, un iPhone y un Samsung Galaxy) y ha usado varias técnicas de Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) para aumentar el conjunto de datos a 7,316 clips positivos.
Detectando la respiración agonal
Justin Chan, primer autor y estudiante de doctorado en la Escuela Allen, ha añadido que jugaron con estos ejemplos a diferentes distancias para simular cómo sonaría si el paciente estuviera en diferentes lugares del dormitorio.
“También agregamos diferentes sonidos de interferencia, como los de perros y gatos, bocinas de autos, aire acondicionado, cosas que normalmente se escuchan en una casa”.
El equipo, para el conjunto de datos negativo, ha utilizado 83 horas de datos de audio recopilados durante los estudios de sueño, con un total de 7,305 muestras de sonido.
“Estos clips contenían los sonidos típicos que las personas hacen mientras duermen, como los ronquidos o la apnea obstructiva del sueño”.
A partir de estos conjuntos de datos han utilizado el Aprendizaje Automático para crear una herramienta que podía detectar la respiración agonal el 97 % del tiempo, cuando los dispositivos inteligentes se colocaban a una distancia hasta de seis metros de un altavoz que genera los sonidos.
Posteriormente, se ha probado el algoritmo para asegurarse de que no clasificaría accidentalmente un tipo diferente de respiración, como el ronquido, como respiración agonal.
“No queremos alertar a los servicios de emergencia ni a los seres queridos innecesariamente, por lo que es importante que reduzcamos nuestra tasa de falsos positivos”.
Thomas Rea, profesor de Medicina Interna General en la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington y director médico de King County Medic One, también ha sido coautor de este artículo. La investigación ha sido financiada por la Fundación Nacional de Ciencia.
