Investigación para reducir el riesgo de ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares en ocupaciones peligrosas
Crédito: Wikimedia Commons
Un equipo del NTI Center of Excellence (CoE) con sede en Skoltech ha logrado que las mediciones de la presión arterial sean más precisas mediante el uso de dispositivos portátiles estándar datos del monitor de frecuencia cardiaca. Los investigadores desarrollaron algoritmos novedosos basados en tecnologías ML y redes neuronales profundas que son muy prometedores para dispositivos compactos de monitoreo continuo de la salud destinados a personas expuestas a riesgos laborales y otros riesgos.
Un aumento de la presión arterial que a menudo pasa desapercibido aumenta drásticamente el riesgo de problemas cardíacos. Los médicos necesitan datos de seguimiento regulares para hacer un diagnóstico oportuno de los trastornos de la presión arterial, como presión arterial alta o baja. Los cambios bruscos en la presión arterial no solo representan una amenaza para la salud de un individuo específico, sino que también pueden afectar gravemente a otras personas si, por ejemplo, un piloto, un conductor de autobús o un operador de tren pierde repentinamente el conocimiento o sufre un ataque al corazón o un derrame cerebral. .
Un monitor de presión arterial (BPM) de brazalete clásico es simple pero no lo suficientemente móvil. Un taxista o un operador de grúa no podría usarlo para controles regulares de presión arterial. Otro indicador, la frecuencia cardíaca, se puede medir con bastante precisión utilizando un pequeño monitor de frecuencia cardíaca portátil. Su sensor de luz recibe y refleja la luz dirigida a la muñeca por el diodo emisor de luz. Parte de la luz penetra la piel y es absorbida por la sangre en la arteria, mientras que el resto se refleja de regreso al sensor de luz. Este método, conocido como fotopletismografía (PPG), utiliza la dependencia entre el volumen de sangre en la arteria y la fase de pulso actual, ya que la luz reflejada pulsa en sincronía con el corazón.
Durante mucho tiempo se han hecho sugerencias para usar PPG para medir la presión arterial; sin embargo, requieren una mayor precisión para aplicaciones médicas. Los avances recientes, como sensores compactos y velocidades de procesamiento de señales digitales más altas, han dado como resultado una tecnología BPM portátil, como lo demuestra la abundancia de BPM compactos comerciales y relojes inteligentes con capacidad de monitoreo de presión.
En su estudio reciente, el equipo de NTI CoE dirigido por el profesor de Skoltech Dmitry Dylov determinó cómo hacer el mejor uso de los datos de PPG con la ayuda de IA para reducir el error de medición en los BPM portátiles.
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Según Dylov, en lugar de medir la frecuencia cardíaca, el dispositivo de muñeca captura la onda de pulso completa, incluidas todas las curvas en su forma, retrasos e incluso características abstractas imperceptibles para el ojo humano pero detectables por redes neuronales de IA . «Esta forma de onda contiene una gran cantidad de datos útiles que no se pueden capturar con los métodos clásicos de procesamiento de señales. Nuestro enfoque permite calcular y mostrar los datos de la presión arterial con mucha más precisión en comparación con otros BPM compactos», explica Dylov.
El equipo entrenó las redes neuronales utilizando las lecturas de sus sensores de laboratorio y una gran cantidad de datos disponibles públicamente. «También agradecemos a nuestros socios, el centro nacional de cardiología, por compartir datos de ECG útiles según el acuerdo con Skoltech», señala Dylov.
El equipo realizó un extenso estudio analítico de los enfoques de análisis de datos de PPG existentes, lo que ayudó a los investigadores a comprender sus limitaciones y encontrar un nicho para nuevos inventos y, finalmente, creó un conjunto de nuevos algoritmos. «En este momento, estamos tratando de adaptar y ajustar nuestros algoritmos para diferentes conjuntos de datos y dispositivos. Además, hemos producido un prototipo funcional de un BPM portátil para pruebas de laboratorio y controles de interacción software-hardware», dice el ingeniero jefe del proyecto, Evgeny Borisov. .
«Estamos muy interesados en asegurarnos de que nuestros algoritmos sean compatibles, en la medida de lo posible, con dispositivos y entornos de software. Después de todo, solo los algoritmos deliberadamente versátiles pueden mantenerse por delante de la competencia. Cualquier usuario de reloj inteligente entenderá fácilmente las lecturas de presión arterial en la pantalla, aunque la configuración puede variar, por ejemplo, las mediciones se pueden realizar en determinados intervalos de tiempo o bajo demanda, mientras que los resultados se pueden almacenar en el dispositivo, enviar al médico o a la clínica, según la plataforma digital o el estándar del que formará parte el dispositivo», dice Dylov.
Señala que hay artículos publicados estos días en los que se captura el pulso funcional de la sangre debajo de la piel humana mediante el análisis de secuencias de video simples. «La precisión de estas mediciones está lejos de ser perfecta, pero existe un interés innegable por parte de los inversores que conducirá a un mayor desarrollo de algoritmos de ‘detección remota’ y futuros productos basados en esta tecnología», concluye Dylov.
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Algún día, controlar la presión arterial puede ser tan fácil como tomarse un selfie en video Proporcionado por el Instituto de Ciencia y Tecnología de Skolkovo Cita: Investigación para reducir el riesgo de ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares en ocupaciones peligrosas (2021, 25 de marzo) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-03-heart-hazardous-occupations.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.