Un equipo de investigadores de las universidades de Edimburgo y Heriot-Watt está desarrollando inteligencia artificial (IA) y robots socialmente asistentes para detectar las infecciones del tracto urinario (ITU) antes. El proyecto FEATHER tiene como objetivo reducir el número de resultados adversos graves que pueden resultar de un diagnóstico tardío o erróneo y reducir la cantidad de antibióticos que se recetan mientras los clínicos esperan los resultados del laboratorio.
Las ITU afectan a 150 millones de personas en todo el mundo cada año, lo que las convierte en uno de los tipos más comunes de infección. Cuando se diagnostica temprano, se puede tratar con antibióticos. Si no se trata, las ITU pueden provocar sepsis, daño renal e incluso la pérdida de la vida.
Sin embargo, el diagnóstico puede ser difícil con el análisis de laboratorio, un proceso que puede durar hasta 48 horas, proporcionando el único resultado definitivo. Los signos tempranos de una ITU también pueden ser difíciles de reconocer porque los síntomas varían según la edad y las condiciones de salud existentes. No hay un solo signo de infección, sino una colección de síntomas que pueden incluir dolor, temperatura, frecuencia de micción, cambios en los patrones de sueño y temblores.
Un paso para infecciones difíciles de diagnosticar
Las ITU son particularmente difíciles de diagnosticar en personas que reciben atención formal, y hay un uso excesivo significativo de antibióticos en este grupo mientras los clínicos esperan los resultados del laboratorio.
Para abordar estas preocupaciones, los investigadores de las universidades de Edimburgo y Heriot-Watt están trabajando con dos socios de la industria del sector de la atención. El centro nacional de respiro de Escocia, Leuchie House, y Blackwood Homes and Care están proporcionando conocimientos de usuario para ayudar a los investigadores a desarrollar métodos de aprendizaje automático e interacciones para robots socialmente asistentes para apoyar la detección temprana de una posible infección y generar una alerta para que la investigue un clínico.
El proyecto reunirá datos continuos sobre las actividades diarias de los individuos en su hogar a través de sensores que podrían ayudar a detectar cambios en el comportamiento o los niveles de actividad y desencadenar una interacción con un robot socialmente asistente. La plataforma FEATHER combinará y analizará estos puntos de datos para señalar posibles signos de infección antes de que un individuo o cuidador se dé cuenta de que hay un problema. Los cambios en el comportamiento podrían incluir el uso del hervidor de agua, el cambio en el ritmo de la marcha, la función cognitiva a través de la interacción con un robot socialmente asistente o un cambio en los patrones de sueño.
La direccion del proyecto
Los aspectos de inteligencia artificial e implementación del proyecto serán dirigidos por el profesor Kia Nazarpour, el Dr. Nigel Goddard y la Dra. Lynda Webb de la Universidad de Edimburgo. Los aspectos de interacción humano-robot serán dirigidos por la profesora Lynne Baillie, asistida por el Dr. Mauro Dragone, de la Universidad Heriot-Watt.
El proyecto FEATHER es un avance emocionante en el campo de la tecnología de atención médica y de inteligencia artificial. Los posibles beneficios de la detección temprana de infecciones del tracto urinario podrían conducir a mejores resultados para los pacientes, reducción del uso de antibióticos y menores costos de atención médica. Al aprovechar el poder del aprendizaje automático y los robots socialmente asistenciales, esta investigación tiene el potencial de transformar la forma en que abordamos la atención médica y apoyamos la vida independiente. Con la colaboración continua entre instituciones académicas, socios industriales y partes interesadas, podemos esperar un futuro donde la tecnología y la atención médica trabajen juntas para mejorar la calidad de vida de las personas y las comunidades de todo el mundo.
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