La nueva tecnología, financiada por el programa COVID-ANID de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), puede estimar el nivel de dificultad respiratoria producto de alguna enfermedad pulmonar de modo remoto, lo que podría agilizar el trabajo de los médicos y evitar viajes de desplazamiento de la tercera edad. Tras investigaciones y pruebas en laboratorio, esta herramienta ya cuenta con resultados positivos que validan su aplicación y masificación en el sistema de salud chileno.
El equipo liderado por el profesor Néstor Becerra Yoma, director del Laboratorio de Procesamiento y Transmisión de Voz (LPTV), con la colaboración de los profesores César Azurdia, Claudio Estévez y Sandra Céspedes, todos del Departamento de Ingeniería Eléctrica (DIE) de la Universidad de Chile; más la Dra. Laura Mendoza y su equipo de la sección de neumología del Hospital Clínico (HCUCH) de la misma Casa de Estudios, trabajaron durante 14 meses en el desarrollo de una tecnología que puede evaluar la dificultad respiratoria o disnea, utilizando como mecanismo la voz, a través de la telefonía celular o fija aplicando técnicas de Inteligencia Artificial (IA).
Tecnología que fue evaluada con numerosos ensayos clínicos durante el 2021 y validada en el laboratorio por sus resultados positivos. Ahora se encuentra a la espera de poder ser utilizada y masificada por una institución pública, a modo de ejemplo, el Ministerio de Salud (MINSAL) o empresas privadas.
Hasta el momento, tanto en Chile como en el extranjero, no se conoce un sistema equivalente que pueda estimar la dificultad respiratoria generada por alguna enfermedad de forma remota y automática. En la actualidad, los médicos deben examinar a los pacientes y hacerles preguntas específicas para evaluar la dificultar respiratoria, pero este nuevo procedimiento puede apoyar maximizando la capacidad de atención de los hospitales.
Al respecto, la doctora Laura Mendoza, experta en enfermedades respiratorias en adultos con un alto interés en enfermedades pulmonares, destaca que la nueva tecnología “puede ayudar a tener un seguimiento más confiable de la disnea, y tener más seguridad de la evolución y respuesta a tratamiento de enfermedades respiratorias, tanto agudas como crónicas. También, como herramienta puede dar un signo de alerta a un paciente que se encuentra a distancia cursando una neumonía, porque puede indicarle un mayor riesgo de agravarse y deba ser evaluado de forma presencial y ser hospitalizado, en forma oportuna”.
Finaliza la doctora Mendoza, “otro beneficio de esta nueva tecnología es que siendo una herramienta remota tiene la ventaja de ser usada en pacientes que se encuentran alejados de centros de atención, por ejemplo en zonas rurales y principalmente en adultos mayores o con condiciones que les impiden trasladarse a los centros de atención de salud.”
La aplicación es capaz de detectar y hacer seguimiento automático de la población susceptible a presentar comorbilidades o cuadros de enfermedades respiratorias producto del Covid-19, de quienes quedaron con deficiencia respiratoria como secuela debido a la pandemia. También, puede monitorear otro tipo de enfermedades broncopulmonares durante el invierno o en primavera; evaluar el efecto de la contaminación de las zonas de sacrificio en el aparato respiratorio, e incluso detectar enfermedades preexistentes o laborales producto de las faenas de gran riesgo pulmonar como el trabajo en la gran minería, gases peligrosos, como el trabajo de bomberos, y el asma ocupacional, bisinosis en los panaderos, entre otras ocupaciones con alto compromiso respiratorio.
Cabe destacar que la nueva aplicación telefónica de respuesta de voz inteligente (IVR) fue dada a conocer como novedad tecnológica en el 52º Congreso Chileno de Enfermedades Respiratorias 2021.
Al respecto, el líder del proyecto, el profesor Néstor Becerra, comenta que “para funcionar la aplicación telefónica o web para smartphone, el sistema utiliza IA y le pide al usuario que pronuncie algunas fonetizaciones controladas. Como a veces la persona pronuncia otras palabras o frases, usamos tecnología de reconocimiento de voz basado en ‘machine learning’ para eliminar lo que no interesa. Después usamos ‘Deep Learning’ para estimar el grado de disnea o dificultad respiratoria”.
“Nos gustaría, como desafío, poder conversar con autoridades o privados que deseen implementar esta tecnología, porque tengo claro que esta investigación puede ser una herramienta de utilidad médica y social. Creemos que puede colaborar con mejorar el futuro de las atenciones clínicas a distancia y aportar en el monitoreo de la ocurrencia de las enfermedades broncopulmonares y de contaminación ambiental. Ya sea detectando o haciendo un seguimiento de enfermedades broncopulmonares, mejorando la calidad y bienestar de los pacientes en el sistema de salud en Chile y en el extranjero”, finaliza el profesor de la Universidad de Chile, Néstor Becerra Yoma.
Texto: Cristhián Escudero Serey