A medida que la telemedicina se ha vuelto más popular, también lo han hecho los dispositivos que permiten a las personas medir sus signos vitales desde casa y transmitir los resultados por computadora a sus médicos. Sin embargo, en muchos casos, obtener lecturas remotas precisas para personas de color ha demostrado ser un desafío persistente.

Tome medidas remotas de frecuencia cardíaca, por ejemplo, que se basan en una cámara que detecta cambios sutiles en el color de la cara de un paciente causados ​​por fluctuaciones en el flujo de sangre debajo de su piel. Estos dispositivos, parte de una clase emergente de tecnologías remotas, constantemente tienen problemas para leer los cambios de color en personas con tonos de piel más oscuros, dijo Achuta Kadambi, profesor asistente de ingeniería eléctrica e informática en la Escuela de Ingeniería Samueli de la UCLA.

Kadambi y su equipo ahora han desarrollado una técnica de diagnóstico remoto que supera este sesgo implícito contra la piel más oscura y al mismo tiempo hace que las lecturas de frecuencia cardíaca sean más precisas para pacientes en toda la gama de tonos de piel. ¿Su secreto? Combinando las mediciones basadas en la luz de una cámara con mediciones basadas en radio del radar.

Los investigadores presentaron sus hallazgos, publicados recientemente en la revista ACM Transactions on Graphics , en la conferencia SIGGRAPH 2022 en Vancouver, Columbia Británica. La conferencia, que se lleva a cabo tanto virtualmente como en persona, es organizada anualmente por miembros de la Asociación de Maquinaria de Computación.

El avance podría conducir a nuevas clases de dispositivos médicos de alto rendimiento y tecnologías remotas que sean más precisas y equitativas, dijeron los investigadores, lo que permitiría a los médicos y a los sistemas de atención médica monitorear de forma remota a los pacientes con confianza, tanto en entornos clínicos como desde los hogares de los pacientes.

"En general, este trabajo muestra que las soluciones de ingeniería prácticas e innovadoras pueden abordar los sesgos persistentes en los dispositivos médicos", dijo Kadambi, quien también es miembro del Instituto de Nanosistemas de California en UCLA. "Pero eso primero requiere un reconocimiento de que tal sesgo significa que la mejor tecnología actual puede no ser la mejor para todos. A través de un diseño cuidadoso, podemos encontrar soluciones equitativas que funcionen tan bien o mejor".

La fusión de dos técnicas del equipo de UCLA muestra un camino prometedor hacia el logro de esos objetivos, dijo Kadambi, quien también es profesor asistente de informática e investigador principal de la investigación. Como director del Grupo de Máquinas Visuales de la UCLA, ha escrito sobre diferentes tipos de sesgos en los dispositivos médicos y cómo solucionarlos.

Al desarrollar su nueva tecnología, los investigadores primero demostraron que el propio dispositivo de detección remota era la fuente del sesgo, demostrando en su artículo que los niveles más altos de melanina, pigmentos naturales en la piel, interfieren con lo que se conoce como fotopletismografía o PPG. , señal que se utiliza en las actuales mediciones de frecuencia cardíaca remotas basadas en cámaras.

La señalización PPG también se usa para medir la frecuencia cardíaca a través de dispositivos como oxímetros de pulso, que se sujetan al dedo del paciente, así como algunos productos comerciales portátiles y aplicaciones con tecnología de reloj inteligente. Estos dispositivos emiten luz sobre la piel y detectan cambios en la cantidad de luz reflejada por la sangre que circula justo debajo de la superficie. Esa luz reflejada produce la señal PPG, una medida de la frecuencia cardíaca de un paciente.

Los esfuerzos anteriores para abordar los sesgos del tono de piel en dichas tecnologías generalmente buscaron corregirlos a través de una programación adicional o mediante la expansión de los estándares básicos utilizando una gama más diversa de tonos de piel. Pero ninguno de estos enfoques aborda el problema real, dijo Kadambi, que es la física del dispositivo en sí.

En cambio, los investigadores de la UCLA recurrieron a otra tecnología que puede dar una estimación de la frecuencia cardíaca:el radar. A 77 gigahercios, el radar puede detectar cambios sutiles en el desplazamiento del tórax a partir de los latidos del corazón. Y aunque este método supera el problema del sesgo del tono de piel, es menos confiable que la señalización PPG. Sin embargo, tuvieron éxito al combinar estos dos modos diferentes de detección (cámara y radar) y refinarlos a través del aprendizaje automático para trabajar en conjunto.

En pruebas con 91 personas, los investigadores demostraron que su sistema de cámara-radar supera al PPG remoto basado en cámara tanto en precisión de medición como en imparcialidad en una amplia variedad de tonos de piel.

"La atención médica remota multimodal tiene el potencial de hacer que los dispositivos sean más justos no solo en los tonos de piel, sino también en un conjunto diverso de atributos, como el índice de masa corporal, el género y varias condiciones de salud", dijo Alexander Vilesov, estudiante graduado de ingeniería eléctrica e informática de la UCLA. y coautor principal del artículo. "La mayoría de estos aspectos no se han explorado a fondo y parte de nuestra investigación futura busca comprender tales sesgos".

Los investigadores sugirieron que tales mejoras basadas en la equidad podrían realizarse en otros tipos de tecnologías, como sensores térmicos, acústicos, de infrarrojo cercano y de polarización de luz.

"La pandemia de COVID-19 reveló que se necesitan nuevas tecnologías para permitir que los médicos y los equipos de atención controlen de forma remota a sus pacientes", dijo la coautora del estudio, la Dra. Laleh Jalilian, profesora asistente clínica de anestesiología y medicina perioperatoria en UCLA Health. "Un enfoque clave desde el comienzo de nuestra colaboración fue el desarrollo de tecnología médica que funcione de manera justa y con alta precisión en pacientes de diversos tonos de piel, ya que esto les dará a los médicos la confianza de que pueden tomar decisiones médicas de alta calidad".

Los estudiantes graduados de ingeniería eléctrica e informática de UCLA, Pradyumna Chari y Adnan Armouti, también son coautores principales del artículo. Otros autores del artículo, todos miembros del Grupo de Máquinas Visuales, son los estudiantes graduados de ingeniería eléctrica e informática de la UCLA Anirudh Bindiganavale Harish, Kimaya Kulkarni y Ananya Deoghare. + Explora más

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