Un equipo de acad\u00e9micos del Departamento de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica (DIE) de la FCFM y del Hospital Cl\u00ednico de la misma Casa Estudios, (HCUCH), trabajan en el desarrollo de una tecnolog\u00eda que puede evaluar la dificultad respiratoria o disnea utilizando como mecanismo la voz, a trav\u00e9s de la telefon\u00eda celular o fija aplicando t\u00e9cnicas de Inteligencia Artificial (IA).<\/p>\n\n\n\n
El equipo -liderado por el profesor N\u00e9stor Becerra Yoma, con la colaboraci\u00f3n de los profesores C\u00e9sar Azurdia, Claudio Est\u00e9vez y Sandra C\u00e9spedes, todos del DIE; m\u00e1s los m\u00e9dicos Laura Mendoza y Mauricio Ruiz, jefe de la secci\u00f3n de neumolog\u00eda del HCUCH- son los encargados de llevar a cabo esta investigaci\u00f3n que tiene como financiamiento el programa COVID-ANID de la Agencia Nacional de Investigaci\u00f3n y Desarrollo (ANID).<\/p>\n\n\n\n
\u00abUna de las motivaciones de esta investigaci\u00f3n es detectar y hacer seguimiento autom\u00e1tico de poblaci\u00f3n de riesgo en COVID-19\u00bb, se\u00f1al\u00f3 el profesor Becerra, quien espec\u00edfico que se trata espec\u00edficamente de personas que pueden presentar comorbilidades o cuadros de enfermedades respiratorias y que tienen una probabilidad mucho m\u00e1s elevada de desarrollar complicaciones o de fallecer si se contagian de esta enfermedad, incluyendo sus posibles consecuencias.<\/p>\n\n\n\n
\u00abCon esta tecnolog\u00eda deseamos detectar y prevenir a estas personas, antes de que se encuentren en un estado cr\u00edtico de dificultad respiratoria. Tambi\u00e9n, queremos hacer seguimiento de aquellos pacientes que quedaron con deficiencia respiratoria como secuela debido a la pandemia\u00bb, agreg\u00f3 el acad\u00e9mico del DIE.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, al buscar la detecci\u00f3n y seguimiento de la dificultad respiratoria de pacientes de riesgo usando la red de telefon\u00eda, el proyecto ofrece una oportunidad de limitar los efectos de la pandemia con alcances positivos m\u00e1s all\u00e1 de la actual contingencia.<\/p>\n\n\n\n
\u00abUsaremos m\u00e9todos avanzados de ‘machine learning o aprendizaje autom\u00e1tico’ para analizar la se\u00f1al de voz de modo de detectar patrones de dificultad respiratoria. Finalmente, se podr\u00e1 usar la georreferenciaci\u00f3n como informaci\u00f3n adicional para el control de la pandemia. Por lo mismo, pensamos que con este proyecto podemos llegar a un m\u00e9todo que sea aplicable de modo masivo y autom\u00e1tico para evaluar la dificultar respiratoria m\u00e1s all\u00e1 de la pandemia actual en la detecci\u00f3n de enfermedades respiratorias\u00bb, coment\u00f3 el l\u00edder del proyecto.<\/p>\n\n\n\n
Fuente: DICYT<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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