La industria de la telemedicina se ha convertido en una forma esencial para que los especialistas en salud sigan prestando atención médica mientras minimizan el contacto durante la pandemia por Covid-19. No obstante, las citas telefónicas o videollamadas, complican aún más el diagnóstico, principalmente para obtener resultados exactos de los signos vitales como frecuencia respiratoria o el pulso. Por esa razón, un grupo de científicos de la Universidad de Washington, desarrollaron un método que utiliza la cámara del teléfono o de una computadora los signos vitales en tiempo real.
El sistema mide señales fisiológicas, además es menos propenso a tener errores, cuando se trata de tener una condición adecuada como la iluminación o los rasgos faciales e incluso el color de la piel. Asimismo, la herramienta de aprendizaje automático permite clasificar las imágenes, es decir, si necesitan una serie de fotografías donde aparezca una señal particular, el propio sistema relaciona patrones para localizarlo. Xin Liu, principal autor del trabajo destacó, “el aprendizaje automático es útil para la telemedicina, pues es un sistema que puede identificar la región de interés a través de una imagen“.
Cabe señalar, la primera versión del sistema fue entrenada con un conjunto de datos que contenían tantos videos y fotografías de rostros. Además, los registros de datos sobre el pulso y frecuencia de respiración de cada persona medidos con instrumentos convencionales médicos. De esa manera el sistema pudo utilizar la información espacial y temporal de los videos para calcular los signos vitales.
Después de la primera prueba, los científicos se dieron cuenta que debía estar el sistema enfocado en mejorar la búsqueda en áreas importantes del rostro dentro del vídeo. Los investigadores descubrieron que las condiciones de iluminación, tono de piel, y el flujo sanguíneo se podían centrar en las áreas específicas para medir el pulso y la frecuencia de respiración.
El nuevo sistema superó a su predecesor gracias al aprendizaje automático cuando se le dan conjuntos de datos más desafiantes, especialmente si las imágenes no están en un ambiente con buena iluminación. Según Xin Liu, la luz que se refleja en el rostro es indispensable para tener una mejor información a la hora de capturar una imagen o video.
Hasta el momento, los investigadores siguen trabajando en una variedad de colaboraciones con médicos para mejorar el funcionamiento del sistema clínico. Ello permitirá a los doctores tener más herramientas para la telemedicina incluyendo el cuidado personal, seguimiento a enfermedades crónicas o a personas quienes no tienen acceso a una clínica cercana.
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