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Cámara de teléfono inteligente para ayudar a los médicos a medir el pulso y la respiración

Washington: Los investigadores han desarrollado un método que utiliza la cámara del teléfono inteligente o la computadora de una persona para tomar su pulso y la señal de respiración de un video en tiempo real de su rostro.

El desarrollo se produce en un momento en que la telesalud se ha convertido en una forma fundamental para que los médicos brinden atención médica al tiempo que minimizan el contacto en persona durante Covid-19.

El sistema del equipo dirigido por la Universidad de Washington utiliza el aprendizaje automático para capturar cambios sutiles en la forma en que la luz se refleja en el rostro de una persona, lo que se correlaciona con los cambios en el flujo sanguíneo. Luego convierte estos cambios en pulso y frecuencia respiratoria.

Los investigadores presentaron el sistema en diciembre en la conferencia Neural Information Processing Systems.

Ahora el equipo propone un sistema mejor para medir estas señales fisiológicas.

Es menos probable que este sistema se tropiece con diferentes cámaras, condiciones de iluminación o rasgos faciales, como el color de la piel, según los investigadores que presentarán estos hallazgos el 8 de abril en la Conferencia de Salud, Interferencia de la Asociación de Maquinaria de Computación (ACM). , Y aprendiendo.

“Cada persona es diferente”, dijo el autor principal del estudio, Xin Liu, estudiante de doctorado de la Universidad de Washington.

“Por lo tanto, este sistema debe poder adaptarse rápidamente a la firma fisiológica única de cada persona y separarla de otras variaciones, como su apariencia y el entorno en el que se encuentra”.

La primera versión de este sistema se entrenó con un conjunto de datos que contenía videos de rostros de personas e información de “verdad fundamental”: el pulso y la frecuencia respiratoria de cada persona medidos por instrumentos estándar en el campo.

Luego, el sistema utilizó información espacial y temporal de los videos para calcular ambos signos vitales.

Si bien el sistema funcionó bien en algunos conjuntos de datos, todavía tuvo problemas con otros que contenían diferentes personas, antecedentes e iluminación. Este es un problema común conocido como “sobreajuste”, dijo el equipo.

Los investigadores mejoraron el sistema al hacer que produjera un modelo de aprendizaje automático personalizado para cada individuo.

Específicamente, ayuda a buscar áreas importantes en un fotograma de video que probablemente contengan características fisiológicas correlacionadas con el flujo sanguíneo cambiante en una cara en diferentes contextos, como diferentes tonos de piel, condiciones de iluminación y entornos.

Desde allí, puede enfocarse en esa área y medir el pulso y la frecuencia respiratoria.

Si bien este nuevo sistema supera a su predecesor cuando se le brindan conjuntos de datos más desafiantes, especialmente para las personas con tonos de piel más oscuros, todavía hay más trabajo por hacer, dijo el equipo.

(IANS)

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