Imagine que guarda cuarentena en casa porque ha dado positivo en coronavirus. Una cinta en el pecho y una pinza en el dedo conectados a Internet podrían detectar con antelación cualquier complicación respiratoria.
"Hay muchos pacientes que tienen que permanecer en casa con coronavirus u otras enfermedades, los datos objetivos de cómo se encuentran no los puede tener el médico porque no hay exploración física", indica Juan José Beunza, director de Machine Learning Salud de la Universidad Europea.
EL prototipo mide la frecuencia cardíaca y respiratoria y la saturación de oxígeno en sangre anticipando un cuadro de insuficiencia respiratoria. Lo hace incluso en caso de hipoxia silenciosa, cuando el paciente no percibe ningún síntoma.
"El paciente a veces no los nota, lo único que nota es una fatiga más fácil, una sensación de presión en en pecho", sostiene Vicente Gómez, jefe de urgencias del hospital HLA Moncloa.
El prototipo manda una alerta al móvil
Si estos parámetros se descontrolan, el prototipo manda una alarma al móvil del médico y con una simple llamada puede tener información del paciente y decidir si requiere hospitalización.
Todos los datos quedan registrados en la nube y se traducen en forma de gráficos en una aplicación. "En tiempo real puedes ver las imágenes de cómo van mostrándose los datos y viendo si hay alguna alarma, o no", explica Jazmín Parellada, estudiante de Ingeniería Informática en la Universidad Europea.
"La saturación cae, el oxígeno cae y el paciente se mete en rangos de oxigenación que son, francamente, peligrosos para él", destaca Vicente Gómez.
Asequible para hospitales y pacientes
Existen productos comerciales similares con un coste de 1.000 euros. Los ingenieros y expertos en 'big data' de este proyecto han conseguido reducirlo a 50 euros, lo que lo convierte en un prototipo asequible para hospitales y pacientes.
"Todo esto recoge la información, se envía a través de Internet a una nube, a un sistema que mediante 'big data' es capaz de procesar cuatro pacientes o 4.000 y que nutre a un algoritmo de inteligencia artificial que es capaz de predecir", asegura Enrique Puertas, profesor de 'big data' de la Universidad Europea de Madrid.
De los casos positivos contabilizados por el Ministerio de Sanidad, un 33% han sido hospitalizado y otro 3% han requerido curas intensivas. Este prototipo podría evitar colapsos en los hospitales.
"Vamos a poder prevenir en un porcentaje de casos que ese paciente tenga que ser sometido a terapias intensivas de ventilación o estar en la UCI con ventilación asistida", sostiene Gómez.
Un proyecto que este equipo ha realizado de manera altruista. Su intención es poner a disposición su conocimiento y no tiene fines comerciales.
