Un equipo de la University of New South Wales (UNSW) desarrolló un sensor cardíaco ultraligero que permite vigilancia continua desde el domicilio. Bautizado AusculPatch, el parche registra vibraciones muy sutiles del corazón, los pulmones y vasos, y promete avisar temprano a profesionales sanitarios cuando el estado del paciente empeore, especialmente si se integra con algoritmos avanzados.
La tecnología que oye a través de la piel y el ruido
Los investigadores proponen al dispositivo como una alternativa portátil al estetoscopio tradicional para evaluar enfermedades cardíacas y respiratorias fuera del consultorio. “What we have developed is a small, portable device that can be attached to the chest and records heart and breathing sounds,” dijo Hoang-Phuong Phan, investigador principal, subrayando la utilidad para quienes viven lejos del hospital.
El aparato pesa apenas 3,2 gramos y mide 20 por 47 milímetros; se fija al tórax o sobre una arteria periférica con cinta médica. Un chip de silicona ultrafino capta vibraciones mecánicas de baja frecuencia que otros wearables no detectan, y su diseño reduce eficazmente el ruido ambiental para obtener señales clínicas limpias.
En pruebas iniciales con voluntarios sanos, las lecturas del parche coincidieron con resultados de ECG, ecografía, tensiómetros y estetoscopios digitales. Además, el dispositivo mantuvo la calidad de registro durante actividades cotidianas como caminar, subir escaleras, trabajar y comer, lo que sugiere viabilidad para una monitorización prolongada fuera de entornos hospitalarios habituales.
A diferencia de los relojes inteligentes, este sensor captura información mecánica directa sobre la función cardiopulmonar, no sólo signos vitales comunes. Esa diferencia abre las puertas a controlar patologías crónicas, trastornos del sueño y anomalías valvulares con mayor detalle, una transformación en los seguimientos médicos que busca reducir los ingresos hospitalarios de urgencia.
Algoritmos preventivos y el salto hacia los primeros ensayos clínicos masivos
El siguiente paso clave es integrar inteligencia artificial para procesar grandes volúmenes de datos y reconocer patrones prodrómicos (síntomas iniciales tempranos). “We can apply machine learning to recognise abnormal signals, alert patients and, at the same time, inform their doctor,” explicó el especialista Chi Cong Nguyen, anticipando ensayos clínicos planificados con unas 200 personas que luego se ampliarán a cerca de 1.000 pacientes.
Según Phan, pasar de prototipo a dispositivo médico certificado puede llevar entre cuatro y cinco años, aunque versiones para el público general podrían llegar antes al mercado. Los autores también detectaron aplicaciones no cardíacas, como registrar vibraciones de las cuerdas vocales y usar modelos de IA para reconocer palabras y controlar, por ejemplo, el movimiento de un brazo robótico.
Fuente: La 100
