Las enfermedades cardíacas causan casi el 25 por ciento de las muertes cada año en Estados Unidos, donde casi 500,000 personas mueren por paros cardíacos repentinos.

Una de las señales más evidentes de que una persona experimenta un paro cardíaco es la respiración agónica, y una intervención de resucitación cardíaca puede aumentar en dos o tres veces las probabilidades de supervivencia.

Esa intervención requiere que haya otra persona presente capaz de brindar el auxilio cuanto antes. Sin embargo, las estadísticas muestran que a menudo los paros cardíacos ocurren cuando la persona está en la privacidad de su casa o afuera del hospital.

Los investigadores en la Universidad de Washington han desarrollado una herramienta que observa, sin tocarla, a la persona mientras duerme.

La herramienta, que puede operar con sistemas de “parlantes inteligentes” como “Home” de Google, “Alexa” de Amazon, o cualquier teléfono inteligente, permite que el dispositivo detecte el sonido de las bocanadas típico de la respiración agónica, y que haga una llamada de ayuda.

Durante la etapa de prueba, en la cual se usaron sonidos de respiración agónica captados en llamadas telefónicas a los servicios de emergencia, la herramienta los detectó como tales el 97 % de las veces a una distancia máxima de 6 metros.

Dado que a menudo los pacientes que sufren un paro cardíaco están inconscientes, otras personas que acuden en su ayuda registran los sonidos de respiración agónica al colocar el teléfono junto a la boca de la víctima para que el personal de emergencias pueda determinar si se requiere resucitación cardiopulmonar.

Los investigadores de la Universidad de Washington recogieron 162 llamadas efectuadas entre 2009 y 2017 y extrajeron 2.5 segundos de sonido al comienzo de cada respiración agónica para completar un total de 236 cortes de audio.

Para probar la herramienta, los investigadores capturaron las grabaciones en diferentes dispositivos inteligentes, incluidos un Alexa, un iPhone 5s, y un Samsung Galaxy S4, y usaron varias técnicas de aprendizaje de computadoras para incrementar el conjunto de datos a 7,316 cortes.

Justin Chan, autor del artículo y estudiante de doctorado en la Escuela Allen, dijo que se usaron esas grabaciones a diferentes distancias “para simular cómo sonarían los pacientes en diferentes sitios de la habitación”.

“También agregamos diferentes interferencias de sonidos como los ruidos de gatos y perros, las bocinas de vehículos, el aire acondicionado… las cosas que uno puede escuchar normalmente durante la noche”, añadió Chan.

“Mucha gente tiene parlantes inteligentes en su casa y estos dispositivos tienen capacidades asombrosas que podemos aprovechar”, señaló Shyam Gollakota, uno de los autores del proyecto.

“Lo que tenemos en mente es un sistema sin contacto físico, que funcione continuamente observando de manera pasiva el dormitorio para detectar un caso de respiración agónica, y que alerte a alguien para que den resucitación cardiopulmorar”, añadió.

“Si no hay una respuesta inmediata -dijo Gollakota-, el dispositivo puede llamar automáticamente al servicio de emergencia”.

Fuente: EFE