Uno de los parámetros utilizados para la valoración de los pacientes afectados por la enfermedad COVID-19, producida por el coronavirus SARS-CoV-2, es la presentación clínica de fiebre, tos y disnea.
Para ayudar a determinar si un paciente que presenta estos síntomas necesita ingreso hospitalario, un equipo de profesores e investigadores de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), CSEU La Salle y la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) diseñaron el proyecto Smart-Dyspnea, que recibió un reconocimiento como proyecto destacado en el hackathon virtual Vence al Virus, promovido por la Consejería de Ciencia, Universidad e Innovación de la Comunidad de Madrid.
La iniciativa permitirá medir la sensación de disnea en pacientes afectados por COVID-19, mediante una aplicación que emplea un sencillo test clínico y un algoritmo de inteligencia artificial que ayuda a la identificación precoz de situaciones de riesgo.
Como explican los autores del proyecto, “el objetivo de Smart-Dyspnea puede resumirse en el diseño y desarrollo de un sistema software, que permita a un usuario medir su nivel de saturación de oxígeno mediante audios tomados desde su móvil”.
El sistema emplea herramientas avanzadas de inteligencia artificial para realizar un análisis automático del audio, identificando palabras, tiempos de inicio y fin de cada una de ellas, y respiraciones. “A partir de la información obtenida, se calcula la estimación del nivel de saturación de oxígeno en sangre mediante el Test de Roth”, agregan los autores.
Smart Dyspnea desplegará una herramienta web que permitirá, de manera simple e intuitiva, proporcionar un dato de interés tanto al usuario como al personal médico.
El proyecto destacó entre más de 700 propuestas presentadas en el hackathon virtual. El panel de expertos lo calificó como uno de los 15 proyectos prometedores para generar respuestas a los grandes retos a los que la sociedad se enfrenta con la crisis suscitada por COVID-19.
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