Un equipo de investigación en Japón ha diseñado un parche sensor multimodal flexible junto con un software de computación de borde, capaz de detectar arritmias, tos y caídas en voluntarios. Este sensor, que emplea un teléfono inteligente como dispositivo de procesamiento, ha sido detallado en un artículo publicado en la revista Devic.
El equipo, dirigido por el profesor KuniharuTakei de la Universidad de Hokkaido y el profesor asociado Kohei Nakajima de la Universidad de Tokio, fabricó sensores que monitorean la actividad cardiaca a través de un electrocardiograma (ECG), la respiración, la temperatura de la piel y la humedad causada por la transpiración.
Después de confirmar su idoneidad para un uso a largo plazo, los sensores se integraron en una película flexible (parche sensor) que se adhiere a la piel humana. El parche sensor también incluía un módulo Bluetooth para conectarse a un teléfono inteligente. "Nuestro objetivo en este estudio fue diseñar un parche de sensores multimodal que pudiera procesar e interpretar datos mediante computación de borde y detectar etapas tempranas de enfermedades durante la vida diaria", explica Takei.
"Aunque nuestro grupo de prueba era pequeño, pudimos observar cambios en sus signos vitales durante la monitorización de series temporales a altas temperaturas"
El equipo primero probó la capacidad del parche sensor para detectar cambios fisiológicos en 3 voluntarios, que lo usaron en el pecho. El parche sensor se utilizó para monitorizar los signos vitales de los voluntarios bajo temperaturas de globo de bulbo húmedo (usadas para determinar la probabilidad de estrés térmico) de 22 °C y más de 29 °C.
"Aunque nuestro grupo de prueba era pequeño, pudimos observar cambios en sus signosvitales durante la monitorización de series temporales a altas temperaturas. Esta observación puede eventualmente llevar a la identificación de síntomas de estrés térmico en etapa temprana", detalla Takei.
El equipo desarrolló un programa de aprendizaje automático para procesar los datos registrados y detectar otros síntomas, como arritmias cardiacas, tos y caídas. "Además de realizar el análisis en un ordenador", narra Nakajima, "también diseñamos una aplicación informática de vanguardia para teléfonos inteligentes que pudiera realizar el mismo análisis. Logramos una precisión de predicción de más del 80%".
"El avance significativo de este estudio es la integración de sensores flexibles multimodales, análisis de datos de aprendizaje automático en tiempo real y monitorización vital remoto mediante un teléfono inteligente. Un inconveniente de nuestro sistema es que el entrenamiento no se podía realizar en el teléfono inteligente y tenía que hacerse en la computadora; sin embargo, esto se puede resolver simplificando el procesamiento de datos", concluye Takei.