Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico <\/p>\n
Desde tragar pastillas hasta inyectarse insulina, los pacientes con frecuencia se administran sus propios medicamentos. Pero no siempre lo hacen bien. El cumplimiento inadecuado de las \u00f3rdenes de los m\u00e9dicos es com\u00fan y representa miles de muertes y miles de millones de d\u00f3lares en costos m\u00e9dicos al a\u00f1o. Los investigadores del MIT han desarrollado un sistema para reducir esos n\u00fameros para algunos tipos de medicamentos. <\/p>\n
La nueva tecnolog\u00eda combina la detecci\u00f3n inal\u00e1mbrica con inteligencia artificial para determinar cu\u00e1ndo un paciente est\u00e1 usando una pluma de insulina o un inhalador, y se\u00f1ala posibles errores en el m\u00e9todo de administraci\u00f3n del paciente. \u00abAlgunos trabajos anteriores informan que hasta el 70 % de los pacientes no toman la insulina seg\u00fan lo prescrito, y muchos pacientes no usan los inhaladores correctamente\u00bb, dice Dina Katabi, profesora Andrew y Erna Viteri en el MIT, cuyo grupo de investigaci\u00f3n ha desarrollado el nuevo soluci\u00f3n. Los investigadores dicen que el sistema, que se puede instalar en un hogar, podr\u00eda alertar a los pacientes y cuidadores sobre errores de medicaci\u00f3n y reducir potencialmente las visitas innecesarias al hospital.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n aparece en la revista Nature Medicine. Los autores principales del estudio son Mingmin Zhao, Ph.D. estudiante del Laboratorio de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial (CSAIL) del MIT, y Kreshnik Hoti, ex cient\u00edfico visitante del MIT y miembro actual de la facultad de la Universidad de Prishtina en Kosovo. Otros coautores incluyen a Hao Wang, ex postdoctorado de CSAIL y miembro actual de la facultad en la Universidad de Rutgers, Aniruddh Raghu, un Ph.D. de CSAIL. estudiante.<\/p>\n
Algunos medicamentos comunes implican mecanismos de administraci\u00f3n intrincados. \u00abPor ejemplo, las plumas de insulina requieren preparaci\u00f3n para asegurarse de que no haya burbujas de aire en el interior. Y despu\u00e9s de la inyecci\u00f3n, debe mantenerse durante 10 segundos\u00bb, dice Zhao. \u00abTodos esos peque\u00f1os pasos son necesarios para llevar correctamente el f\u00e1rmaco a su sitio activo\u00bb. Cada paso tambi\u00e9n presenta oportunidades para errores, especialmente cuando no hay un farmac\u00e9utico presente para ofrecer consejos correctivos. Es posible que los pacientes ni siquiera se den cuenta cuando cometen un error, por lo que el equipo de Zhao dise\u00f1\u00f3 un sistema automatizado que puede hacerlo.<\/p>\n
Su sistema se puede dividir en tres pasos generales. Primero, un sensor rastrea los movimientos de un paciente dentro de un radio de 10 metros, utilizando ondas de radio que se reflejan en su cuerpo. A continuaci\u00f3n, la inteligencia artificial rastrea las se\u00f1ales reflejadas en busca de signos de un paciente que se autoadministra un inhalador o una pluma de insulina. Finalmente, el sistema alerta al paciente o a su proveedor de atenci\u00f3n m\u00e9dica cuando detecta un error en la autoadministraci\u00f3n del paciente.<\/p>\n
Los investigadores adaptaron su m\u00e9todo de detecci\u00f3n de una tecnolog\u00eda inal\u00e1mbrica que hab\u00edan usado previamente para monitorear el sue\u00f1o de las personas. posiciones. Comienza con un dispositivo montado en la pared que emite ondas de radio de muy baja potencia. Cuando alguien se mueve, modula la se\u00f1al y la refleja de vuelta al sensor del dispositivo. Cada movimiento \u00fanico produce un patr\u00f3n correspondiente de ondas de radio moduladas que el dispositivo puede decodificar. \u00abAlgo bueno de este sistema es que no requiere que el paciente use ning\u00fan sensor\u00bb, dice Zhao. \u00abIncluso puede funcionar a trav\u00e9s de oclusiones, de forma similar a c\u00f3mo puede acceder a su Wi-Fi cuando est\u00e1 en una habitaci\u00f3n diferente a su enrutador\u00bb.<\/p>\n
El nuevo sensor se encuentra en el fondo de la casa, como un enrutador Wi-Fi y utiliza inteligencia artificial para interpretar las ondas de radio moduladas. El equipo desarroll\u00f3 una red neuronal para introducir patrones que indican el uso de un inhalador o una pluma de insulina. Entrenaron a la red para aprender esos patrones realizando movimientos de ejemplo, algunos relevantes (p. ej., usar un inhalador) y otros no (p. ej., comer). A trav\u00e9s de la repetici\u00f3n y el refuerzo, la red detect\u00f3 con \u00e9xito el 96 % de las administraciones de plumas de insulina y el 99 % de los usos de inhaladores.<\/p>\n
Una vez que domin\u00f3 el arte de la detecci\u00f3n, la red tambi\u00e9n result\u00f3 \u00fatil para la correcci\u00f3n. Toda administraci\u00f3n adecuada de un medicamento sigue una secuencia similar: recoger la pluma de insulina, prepararla, inyectarla, etc. Por lo tanto, el sistema puede se\u00f1alar anomal\u00edas en cualquier paso en particular. Por ejemplo, la red puede reconocer si un paciente mantiene pulsada la pluma de insulina durante cinco segundos en lugar de los 10 segundos prescritos. Luego, el sistema puede transmitir esa informaci\u00f3n al paciente o directamente a su m\u00e9dico, para que puedan corregir su t\u00e9cnica.<\/p>\n
\u00abAl dividirla en estos pasos, no solo podemos ver con qu\u00e9 frecuencia el paciente usa su dispositivo, sino tambi\u00e9n evaluar su t\u00e9cnica de administraci\u00f3n para ver qu\u00e9 tan bien lo est\u00e1n haciendo\u00bb, dice Zhao.<\/p>\n
Los investigadores dicen que una caracter\u00edstica clave de su sistema basado en ondas de radio es que no es invasivo. \u00abUna forma alternativa de resolver este problema es instalar c\u00e1maras\u00bb, dice Zhao. \u00abPero usar una se\u00f1al inal\u00e1mbrica es mucho menos intrusivo. No muestra la apariencia de las personas\u00bb.<\/p>\n
Agrega que su marco podr\u00eda adaptarse a medicamentos m\u00e1s all\u00e1 de los inhaladores y el pensamiento de insulina; todo lo que se necesitar\u00eda es volver a entrenar los nervios. red para reconocer la secuencia apropiada de movimientos. Zhao dice que \u00abcon este tipo de tecnolog\u00eda de detecci\u00f3n en el hogar, podemos detectar problemas desde el principio, para que la persona pueda ver a un m\u00e9dico antes de que el problema se agrave\u00bb. <\/p>\n
Explorar m\u00e1s<\/p>\n
Dispositivo inal\u00e1mbrico captura datos de sue\u00f1o sin utilizar c\u00e1maras ni sensores corporales M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Evaluaci\u00f3n de la autoadministraci\u00f3n de medicamentos mediante inteligencia artificial, Nature Medicine (2021). DOI: 10.1038\/s41591-021-01273-1 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Medicine <\/p>\n Proporcionado por el Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachusetts Cita<\/strong>: El sistema de inteligencia artificial detecta errores cuando se administra la medicaci\u00f3n. autoadministrado (2021, 18 de marzo) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2021-03-artificial-intelligence-errors-medication-self-administered.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: Pixabay\/CC0 Dominio p\u00fablico Desde tragar pastillas hasta inyectarse insulina, los pacientes con frecuencia se administran sus propios medicamentos. Pero no siempre lo hacen bien. El cumplimiento inadecuado de las \u00f3rdenes de los m\u00e9dicos es com\u00fan y representa miles de muertes y miles de millones de d\u00f3lares en costos m\u00e9dicos al a\u00f1o. Los investigadores del … Continuar leyendo \u00abEl sistema de inteligencia artificial detecta errores cuando los medicamentos se autoadministran\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-17827","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17827","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=17827"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/17827\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=17827"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=17827"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=17827"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}