Nueva herramienta en teléfonos inteligentes detecta derrame cerebral

Investigadores de las universidades RMIT de Australia y la Estatal de São Paulo, Brasil, desarrollaron una herramienta de detección facial en teléfonos inteligentes que permite identificar un accidente cerebrovascular en solo segundos.

Hemos desarrollado una herramienta sencilla para teléfonos inteligentes que los paramédicos pueden utilizar para determinar instantáneamente si un paciente ha sufrido un derrame cerebral y luego informar al hospital antes de que la ambulancia abandone la casa del paciente, detallaron los autores del estudio.

Consideraron fundamental la detección temprana del accidente cerebrovascular, pues el tratamiento oportuno puede mejorar significativamente los resultados de la recuperación, reducir el riesgo de discapacidad a largo plazo y salvar vidas, según publicó la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine.

La herramienta, con una precisión del 82 por ciento para detectar accidentes cerebrovasculares, no reemplazaría las pruebas clínicas integrales de diagnóstico, pero podría ayudar a identificar a las personas que necesitan tratamiento mucho antes.

Los síntomas del accidente cerebrovascular incluyen confusión, pérdida parcial o total del control del movimiento, problemas del habla y disminución de las expresiones faciales.

Según los expertos casi el 13 por ciento de los accidentes cerebrovasculares pasan desapercibidos en los departamentos de emergencia y en los hospitales, mientras que el 65 por ciento de los pacientes sin un examen neurológico documentado experimentan un accidente cerebrovascular no diagnosticado.

Explicaron que uno de los parámetros clave que afecta a las personas que sufren un accidente cerebrovascular es que sus músculos faciales normalmente se vuelven unilaterales, por lo que un lado de la cara se comporta de manera diferente que el otro.

Tenemos herramientas de inteligencia artificial y de procesamiento de imágenes que pueden detectar si hay algún cambio en la asimetría de la sonrisa, esa es la clave para la detección en nuestro caso, concluyeron los investigadores.