Casi 500.000 estadounidenses mueren cada año por paro cardíaco, cuando el corazón deja de latir de forma repentina.
Las personas que sufren un paro cardíaco se vuelven repentinamente inconscientes y dejan de respirar o jadean en busca de aire. La RCP inmediata puede duplicar o triplicar las probabilidades de supervivencia de una persona, pero para ello se requiere que haya un testigo presente.
Los paros cardíacos suelen producirse fuera del hospital y en la intimidad del hogar de las personas. Investigaciones recientes sugieren que uno de los lugares más comunes para un paro cardíaco extrahospitalario es el dormitorio del paciente, donde es probable que no haya nadie cerca ni despierto para responder y prestar atención.
Monitorización continua
La herramienta de prueba de concepto, que monitoriza a las personas en busca de paros cardíacos mientras duermen sin tocarlas y que se desarrolló utilizando casos reales de respiración agónica captados en llamadas al 911, detectó eventos de respiración agónica en el 97 por ciento de las ocasiones desde una distancia de hasta 20 pies (o 6 metros), según el estudio publicado en Digital Medicine.
«Muchas personas tienen altavoces inteligentes en sus hogares, y estos dispositivos tienen capacidades asombrosas que podemos aprovechar», afirma el coautor correspondiente Shyam Gollakota, profesor asociado de la Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering de la Universidad de Washington.
«Imaginamos un sistema sin contacto que funciona monitorizando de forma continua y pasiva el dormitorio en busca de un evento de respiración agónica, y alerta a cualquier persona cercana para que acuda a practicar RCP. Y si no hay respuesta, el dispositivo puede llamar automáticamente al 911».
La respiración agónica está presente en aproximadamente el 50 por ciento de las personas que sufren paros cardíacos, según los datos de llamadas al 911, y los pacientes que presentan respiraciones agónicas suelen tener más posibilidades de sobrevivir.
«Este tipo de respiración se produce cuando el paciente experimenta niveles de oxígeno realmente bajos», afirma el coautor correspondiente Jacob Sunshine, profesor adjunto de anestesiología y medicina del dolor. «Es una especie de ruido gutural de jadeo, y su singularidad lo convierte en un buen biomarcador de audio para identificar si alguien está sufriendo un paro cardíaco».
Respiración agónica y otros sonidos
Los investigadores recopilaron sonidos de respiración agónica a partir de llamadas reales al 911 a los Servicios Médicos de Emergencia de Seattle. Dado que los pacientes con paro cardíaco suelen estar inconscientes, los testigos grabaron los sonidos de la respiración agónica acercando sus teléfonos a la boca del paciente, para que el despachador pudiera determinar si el paciente necesitaba RCP inmediata.
El equipo recopiló 162 llamadas entre 2009 y 2017 y extrajo 2,5 segundos de audio al inicio de cada respiración agónica, hasta obtener un total de 236 fragmentos. El equipo captó las grabaciones en distintos dispositivos inteligentes —un Amazon Alexa, un iPhone 5s y un Samsung Galaxy S4— y utilizó diversas técnicas de aprendizaje automático para ampliar el conjunto de datos hasta 7.316 fragmentos positivos.
«Reprodujimos estos ejemplos a distintas distancias para simular cómo sonaría si el paciente estuviera en diferentes lugares del dormitorio», afirma la primera autora Justin Chan, estudiante de doctorado en la Allen School. «También añadimos diferentes sonidos interferentes, como ruidos de gatos y perros, bocinas de coches, aire acondicionado, cosas que normalmente se pueden oír en un hogar».
Para el conjunto de datos negativos, el equipo utilizó 83 horas de datos de audio recopilados durante estudios del sueño, lo que dio lugar a 7.305 muestras de sonido. Los fragmentos contenían sonidos típicos que las personas producen mientras duermen, como los ronquidos o la apnea obstructiva del sueño.
A partir de estos conjuntos de datos, el equipo utilizó el aprendizaje automático para crear una herramienta capaz de detectar la respiración agónica en el 97 por ciento de las ocasiones cuando el dispositivo inteligente se encontraba a una distancia de hasta 6 metros del altavoz que generaba los sonidos.
A continuación, el equipo probó el algoritmo para asegurarse de que no clasificara por error otro tipo de respiración, como los ronquidos, como respiración agónica.
«No queremos alertar innecesariamente ni a los servicios de emergencia ni a nuestros seres queridos, por lo que es importante reducir nuestra tasa de falsos positivos», afirma Chan.
Mientras usted duerme
En los datos del laboratorio del sueño, el algoritmo clasificó erróneamente un sonido de respiración como respiración agónica en el 0,14 por ciento de las ocasiones. La tasa de falsos positivos fue de aproximadamente el 0,22 por ciento para fragmentos de audio independientes, en los que los voluntarios se habían grabado mientras dormían en sus propios hogares. Sin embargo, cuando el equipo configuró la herramienta para clasificar algo como respiración agónica solo cuando detectaba dos eventos distintos separados por al menos 10 segundos, la tasa de falsos positivos descendió al 0 por ciento en ambas pruebas.
El equipo prevé que este algoritmo podría funcionar como una aplicación o como una habilidad para Alexa que se ejecute de forma pasiva en un altavoz inteligente o en un teléfono inteligente mientras las personas duermen.
«Esto podría ejecutarse localmente en los procesadores integrados en Alexa. Funciona en tiempo real, así que no es necesario almacenar nada ni enviar nada a la nube», afirma Gollakota.
«Por ahora, se trata de una buena prueba de concepto que utiliza las llamadas al 911 del área metropolitana de Seattle», afirma. «Pero necesitamos acceder a más llamadas al 911 relacionadas con paros cardíacos para poder mejorar aún más la precisión del algoritmo y asegurarnos de que se pueda generalizar a una población más amplia».
Los investigadores planean comercializar la tecnología a través de Sound Life Sciences, Inc., una empresa derivada de la Universidad de Washington.
«Los paros cardíacos son una causa de muerte muy frecuente, y en la actualidad muchos de ellos pueden producirse sin que nadie los presencie», afirma Sunshine. «Lo que hace que esta tecnología sea tan atractiva es que podría ayudarnos a detectar a más pacientes a tiempo para que reciban tratamiento».
La National Science Foundation financió el trabajo.
