Nuevas herramientas de ingeniería son aplicadas en la detección e intervención de desórdenes en la voz, el análisis de grandes bases de datos en cardiología e infecciones intrahospitalarias.
Un encuentro que reunió a destacados expertos estadounidenses en torno a los nuevos avances tecnológicos en el área de la medicina fue el que se llevó a cabo en dependencias de la Universidad Santa María, bajo la organización del Departamento de Electrónica de la Casa de Estudios.
El seminario, denominado “Nuevas Herramientas para el Análisis Clínico de la Voz Humana”, contó en primer lugar con la participación del profesor Robert E. Hillman, académico de Harvard Medical School, y miembro del Center for Laryngeal Surgery and Voice Rehabilitation, Massachusetts General Hospital.
En su exposición, titulada “New approaches for assessing and treating voice disorders”, el experto se enfocó en las novedades desarrolladas a la hora de “procesar y tratar los desórdenes vocales, incluyendo lo más avanzado, como nuevos tipos de láser para realizar cirugías en la laringe, que es donde se produce nuestra voz”, explicó. Todo esto, siempre teniendo como norte tomar medidas para preservarla.
Asimismo, Robert E. Hillman comentó el trabajo conjunto que está realizando su centro con la USM, un monitoreo ambulatorio para “detectar cómo está usando la gente su voz durante el día, utilizando un dispositivo que es capaz de corregir cuando la gente está haciéndolo mal. Es también la razón por la que estamos acá. Queremos prevenir y diagnosticar cómo el uso de la voz impacta en la aparición de enfermedades y desórdenes. Al efectuar este monitoreo continuo, podemos ser capaces de detectar lo que está mal durante el día”.
El experto agregó que “las personas que más utilizan su voz, suelen tener más desórdenes y requieren mayor seguimiento. De hecho, la incidencia de dificultades vocales en cantantes profesionales es bastante alta y corren bastante riesgo. Hay una relación directa entre hablar mucho o utilizar mucho la voz y desarrollar algún tipo de problema médico. Pero hasta ahora no habíamos desarrollado esta tecnología, no había manera de medir eso; sabíamos que las personas que enseñan hablan más que los que no, pero no sabíamos cuánto más, ni cuánto más debían hablar o no antes de provocarse un daño. Eso es lo que estamos averiguando con esta tecnología”.
Medición no invasiva
Su compañero de labores, el Dr. Daryush D. Mehta, expuso los aspectos técnicos relativos a esta iniciativa, una nueva herramienta de análisis de voz, en su charla “Recent advances in laryngeal high-speed videoendoscopy”, que consiste en una tecnología muy reciente, “para captar imágenes a una alta velocidad en las cuerdas vocales, las que pueden vibrar muy rápido, permitiendo por primera vez estudiarlas en más detalle. Al mismo tiempo usamos esta herramienta en forma sincronizada con otros sensores, monitoreando entre ellos las vibraciones de la tráquea a través de un acelerómetro que se instala en el cuello”.
Este tipo de herramientas permite entender mejor el sistema de generación de voz y modelar los efectos de estos sensores que son más simples. Por ejemplo, el acelerómetro que se adhiere al cuello es el usado en el monitoreo ambulatorio explicado por el Dr. Hillman. “La gente puede llevar ese dispositivo incluso a su casa. Puede conectarlo a un pequeño procesador o incluso a un teléfono, porque es mucho menos invasivo que una endoscopía tradicional, donde hay que abrir la boca y la garganta y puede ser muy incómodo para el paciente. Además, en ese caso no se puede hablar normalmente, a menos que se haga la endoscopía por la nariz, que puede ser muy desagradable para el paciente. El monitoreo ambulatorio no: es como una banda que se coloca en el cuello, se esconde debajo de la ropa y los pacientes incluso llegan a olvidarse de que la llevan consigo”.
El académico añadió que “nuestra colaboración es entonces usar la expertise de la USM en Ingeniería Electrónica para comprender mejor la señal del acelerómetro y utilizar al máximo el smartphone que lo acompaña; si alguien se lleva el aparato a su casa, de alguna manera tenemos que saber lo que está pasando desde la clínica. Estamos usando también el teléfono como una vía de transferencia de paquetes de datos, y para que esto ocurra se requiere conocimiento en telecomunicaciones, de modo que se haga de modo seguro y rápido. Si podemos hacer mediciones que permitan predecir desórdenes en la voz en tiempo real, esto podrá permitirnos evitar que las cosas empeoren y lograr que la gente cambie su comportamiento. Es una especie de retroalimentación biológica, que permite prevenir problemas de la voz, porque funciona a modo de advertencia”.
Análisis de un gran volumen de datos
Por su parte, también estuvo invitado el profesor John V. Guttag, del Massachusetts Institute of Technology (MIT) Department of Electrical Engineering and Computer Science, quien dictó la charla “Uncovering clinically relevant medical knowledge”.
El académico habló de la recolección de grandes datos y de los distintos tipos de dificultades para usar la información al respecto. “Esa es mi expertise, lidiar con un gran volumen de datos y encontrar información escondida que tenga una utilidad práctica respecto a ellos”, afirmó. Las herramientas presentadas por el académico se enmarcan dentro de lo conocido como “machine learning”, o aprendizaje de máquinas, donde se entrena un sistema para realizar una operación en base a una gran cantidad de datos.
“Particularmente, mi exposición se centra en resultados detallados en el área de la medicina, específicamente en cardiología, en cómo somos capaces de observar muchos datos grabados en el electrocardiograma respecto a la actividad cardíaca del corazón y cómo podemos predecir cuáles son las mejores terapias para ser usadas en los pacientes”, detalló.
Por otro lado, el experto también trató el tema de los virus hospitalarios. “Es un problema terrible, porque hay un porcentaje importante de personas que sufren infecciones intrahospitalarias, alrededor del 20%, mientras están internadas. Son por lo típico virus bastante peligrosos y difíciles de tratar y contribuyen al 20% de las muertes en EE.UU”, graficó. “Con nuestras herramientas de análisis, podemos detectar de mejor forma qué aspectos conllevan a la propagación de estos virus sólo analizando las fichas clínicas propias de los hospitales”.
Finalmente el académico del MIT mostró sus resultados iniciales utilizando sus herramientas de análisis de grandes volúmenes de datos para el análisis clínico y ambulatorio de la voz, en el marco del proyecto de colaboración con la USM.
Fuente: UNIVERSIDAD TECNICA FEDERICO SANTA MARIA / Comunicaciones - 15/01/2013
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