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SALUD

Inteligencia Artificial en bebés prematuros: las infecciones letales antes del coronavirus

La IA buscar ser la salvadora de los seres más frágiles

Mientras el mundo combate al coronavirus, la vida en sus primeros días lucha de la mano de la tecnología. Eso ocurre en un servicio de neonatología como cualquier otro que recibe a los más de 300.000 bebés prematuros que nacen cada año en Europa y que sufren el alto riesgo de caer en un infección.

¿Cuál es el principal riesgo para estos seres vulnerables con horas de vida? Una infección, la más letal de las posibilidades. Para ello, la ciencia y la medicina siguen avanzando en cómo anticiparse y descubrirla antes de que sea tarde. En Rennes, Francia, un grupo de investigadores avanza en una herramienta que permite anticiparse en la toma de decisiones.

Infección letal

Las infecciones son letales. El caso de una bebé prematuro de 5 meses con 500 gramos de peso, su vida depende de cada minuto que pasa. En estos casos, los sistemas inmunológicos son muy frágiles y hasta el 25 por ciento de ellos terminan infectados.

La herramienta basada en Inteligencia Artificial busca detectar síntomas evidentes antes de que se declare la infección. Patrick Pladys, neonatólogo y coordinador del proyecto Diginewb, indicó a Euronews que «el médico tiene un doble problema. Por un lado, los signos clínicos no son muy específicos y son tardíos. Y por otro lado, los bebés, si se infectan, tienen un alto riesgo de muerte y secuelas en el futuro».

«Debido a esto, hay una tendencia a dar muchos antibióticos pero esto no es bueno para el recién nacido y tampoco es bueno para la ecología del servicio». Este avance registra los datos habituales como ritmo cardíaco, respiración y gracias a las cámaras, las imágenes y los sonidos se monitorea lo que hasta ahora debían observar con sus ojos y oídos los cuidadores.

Inteligencia Artificial

Ante esta premisa, se analizaron las observaciones de 500 bebés y se sintetizaron usando técnicas de aprendizaje profundo. Con esto se pretende identificar las características comunes de esta masa de datos y dividir el resultado en dos categorías: bebés sanos y bebés infectados.

«Al mirar estas señales ya hay diferencias muy claras. Y de ahí, extrajimos lo que llamamos una red. Y del mismo modo, la organización de esta red es totalmente diferente en el caso infectado y en el no infectado», detalla el grupo de científicos que trabajan en varios países del Viejo continente financiados por la Unión Europe y apoyados por millones de bebés y padres alrededor del mundo.

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