Cómo los «hearables» hacen un seguimiento de la salud analizando los sonidos corporales
Los dispositivos ponibles de uso cotidiano están cambiando el panorama de la atención sanitaria, con sensores avanzados que controlan de forma continua aspectos de la salud de sus usuarios. Y a medida que los sensores bajen de precio, ofrecerán cada vez más el tipo de recopilación de datos que antes solo permitían los caros equipos médicos. «Este tipo de datos longitudinales y detallados no tiene precedentes en el seguimiento de la salud», señala Cecilia Mascolo(se abrirá en una nueva ventana), de la Universidad de Cambridge(se abrirá en una nueva ventana) y coordinadora del proyecto EAR(se abrirá en una nueva ventana). El proyecto EAR fue financiado por el Consejo Europeo de Investigación(se abrirá en una nueva ventana). Los investigadores de EAR han desarrollado una serie de dispositivos móviles de seguimiento de la salud basados en audio y dotados de inteligencia artificial (IA), entre ellos unos auriculares que recogen información fisiológica y una aplicación para teléfonos móviles que vigila la salud respiratoria. En comparación con la IA para el análisis de vídeo e imágenes, su uso para el audio está poco desarrollado, por lo que el equipo tuvo que crear soluciones nuevas . «Estamos a la vanguardia en el uso de la IA para interpretar datos de audio con fines de vigilancia de la salud, utilizando conjuntos de datos existentes y aprendizaje por transferencia para preentrenar nuestros modelos o modelos preentrenados existentes ajustados a nuestros fines mediante aprendizaje autosupervisado», explica Mascolo.
Seguimiento de la salud fisiológica general
Para poner a prueba la hipótesis de que el conducto auditivo podría ser un lugar ideal para un dispositivo de seguimiento de la salud, el equipo de EAR desarrolló un algoritmo para reutilizar los micrófonos de los auriculares con el fin de detectar sonidos corporales relacionados con la salud. Para comprobar la eficacia de los auriculares en el seguimiento de la marcha y otros aspectos fisiológicos, como la respiración y la frecuencia cardiaca, los voluntarios participaron en diversas actividades, como correr y utilizar máquinas de remo. Basándose en otros conjuntos de datos más amplios, las técnicas de aprendizaje automático entrenaron un algoritmo de IA para identificar e interpretar los indicadores de salud relevantes en el audio. «Hemos demostrado que los “hearables” son buenos para recopilar audio relacionado con la salud, que de hecho ha demostrado ser valioso para reflejar la salud fisiológica, gracias a nuestra novedosa IA», añade Mascolo.
Seguimiento de la salud respiratoria
Con el fin de ayudar durante la pandemia de COVID-19, el equipo quería ver si se podía desarrollar una aplicación de teléfono para detectar la presencia del coronavirus, utilizando muestras de audio recogidas por el micrófono del teléfono. Uno de los mayores conjuntos de datos de audio multimodal de sonidos orales(se abrirá en una nueva ventana) (respiración, tos y habla) se obtuvo mediante colaboración masiva, combinado con información sobre el estado de la prueba de la COVID-19, síntomas y antecedentes médicos más amplios. Este conjunto de datos está sirviendo ahora de base a modelos de aprendizaje automático diseñados para predecir si una persona infectada mejorará o empeorará, basándose en muestras de audio dadas de forma periódica a través de la aplicación. Utilizando los datos de la COVID-19, junto con otros datos de salud pública, el equipo también ha construido el primer modelo respiratorio basado en audio, OPERA(se abrirá en una nueva ventana), que permite a los investigadores realizar tareas para las que de otro modo solo dispondrían de datos limitados, como la evaluación de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica. «Nuestra recopilación de datos de la COVID-19 no tiene precedentes y sigue siendo muy solicitada, con un enorme potencial para que esta tecnología realice un seguimiento de las infecciones respiratorias y las enfermedades crónicas a lo largo del tiempo», afirma Mascolo.
Vigilancia longitudinal de la salud a gran escala
Las innovadoras soluciones sanitarias de «hearables» de EAR ofrecen una forma asequible y modulable de vigilar la salud individual y de la población, lo que contribuye de forma considerable a las ambiciones de salud personalizada y preventiva de la Unión Europea. «Ahora estamos investigando cómo el audio en general, especialmente el procedente del oído, podría aportar información sanitaria adicional aún no detectada o costosa de detectar de otro modo», añade Mascolo. Mientras tanto, se ha presentado una patente para los auriculares (para la monitorización de la frecuencia respiratoria), y Mascolo también se ha unido a una empresa de nueva creación que trabaja en la monitorización de la fisiología del micrófono en el oído a través de la IA.
