El estetoscopio digital utiliza IA para detectar sonidos irregulares emitidos por las válvulas tricúspide y mitral, señales de daño cardíaco.
Investigadores del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un estetoscopiodigital que utiliza inteligencia artificial (IA), para identificar sonidos cardíacos irregulares emitidos por las válvulas tricúspide, en el ventrículo derecho, y mitral, en el ventrículo izquierdo. Estos sonidos evidencian daño cardíaco, lo cual es importante para el pre diagnóstico de afecciones en el corazón. El dispositivo fue probado y obtuvo una precisión del 96%.
El diseño del dispositivo fue dirigido la Dra. Diana Bueno Hernández y el Dr. José Alberto Zamora Justo, quienes forman parte de la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Biotecnología (UPIBI). Además contaron con la colaboración de Víctor Manuel Arena Cantoran, estudiante de ingeniería biomédica en el IPN.
El diseño del dispositivo fue dirigido la Dra. Diana Bueno Hernández y el Dr. José Alberto Zamora Justo, quienes forman parte de la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Biotecnología (UPIBI). Además contaron con la colaboración de Víctor Manuel Arena Cantoran, estudiante de ingeniería biomédica en el IPN.
Este estetoscopio digital también destaca por su portabilidad y que no depende de una computadora o de un dispositivo móvil para funcionar. Asimismo, cuenta con una batería recargable y un puerto de carga USB.
La herramienta logra identificar ruidos cardíacos como S3 y S4, que son componentes anormales del ciclo cardíaco e indicadores de insuficiencia cardíaca. El S3, por su parte se genera por la rápida entrada de sangre al ventrículo y se detecta en la región de la válvula mitral y en la tricúspide (puede ser fisiológico en jóvenes, atletas o embarazo). En cambio el S4 siempre es anormal y se produce durante la contracción auricular.
Los investigadores buscan mejorar este prototipo para lograr mejores resultado en el prediagnóstico de otras patologías del corazón. Sin embargo detallan que el objetivo no es sustituir el diagnóstico de un especialista, sino ser un apoyo para una detección más precisa.
Además, los investigadores reconocen posibles modiciaciones para que el dispositivo se adapte a exámenes pediátricos, así como incorporar más información en la pantalla, como la clasificación del padecimiento.
