Investigadores del Instituto Politécnico Nacional crearon un estetoscopio digital que utiliza inteligencia artificial para detectar cardiopatías con un nivel de confiabilidad del 96%.
El dispositivo analiza los sonidos irregulares en las válvulas tricúspide y mitral del corazón, enfocándose en ruidos anormales como los soplos S3 y S4, indicadores comunes de insuficiencia cardíaca.
El proyecto fue liderado por los doctores Diana Bueno Hernández y José Alberto Zamora Justo, de la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Biotecnología (UPIBI), junto con el estudiante de ingeniería biomédica Víctor Manuel Arena Cantoran, quien concluirá su titulación con este prototipo.
A diferencia de los estetoscopios tradicionales que funcionan mediante vibraciones mecánicas transmitidas al oído, este modelo es totalmente autónomo. Cuenta con una campana con micrófono, un microprocesador para clasificar los sonidos y una pantalla Thin Film Transistor (TFT) para mostrar las señales en tiempo real. Además, es portátil y opera sin conexión a computadora o celular, con batería recargable y carcasa impresa en 3D.
La tecnología busca ser una herramienta de bajo costo para profesionales de la salud, reforzando el diagnóstico temprano de enfermedades cardíacas, la principal causa de muerte en México.
Los desarrolladores aclararon que no pretenden sustituir al médico, sino brindar soporte para mejorar la precisión en la detección temprana. También comentaron que el dispositivo se puede adaptar para su uso en pacientes pediátricos.
A nivel mundial existen equipos que aplican machine learning para clasificar los latidos del corazón, sin embargo, este estetoscopio del IPN destaca por su independencia tecnológica y facilidad de uso.
Actualmente el equipo comienza el proceso de registro de patente y no descarta ampliar la detección a otros tipos de patologías cardíacas en versiones futuras.
