Una nueva 'app' ayuda a discernir si el temblor causado por la abstinencia alcohólica es real o falso - DiarioMedico.com
DESARROLLO TECNOLÓGICO
Una nueva 'app' ayuda a discernir si el temblor causado por la abstinencia alcohólica es real o falso
Investigadores de la Universidad de Toronto (Canadá) utilizan iPods para ayudar a guiar el tratamiento para la abstinencia alcohólica.
Redacción. Madrid | 29/08/2014 14:06
Profesor Bjug Borgundvaag,ayudante al director en el Schwartz/Reisman Emergency Centre, Mount Sinai Hospital. (Mount Sinai Hospital)
Un equipo de investigadores de la Universidad de Toronto (Canadá) ha desarrollado la primera app del mundo para medir la potencia de los temblores, proporcionando una guía para dirigir las decisiones terapéuticas. La app también podría realizar sólidas predicciones para discernir si el temblor es real o falso.
Los científicos probaron esta app en 49 pacientes que experimentaban temblores en la sala de emergencias y 12 enfermeras trataban de imitar estas convulsiones. Su estudio muestra que tres cuartos de los pacientes con síntomas auténticos padecían temblores con una frecuencia elevada de una media de siete ciclos por segundo.
Sólo el 17 por ciento de enfermeras que intentaban fingir estos temblores de abstinencia eran capaces de producir un temblor con las mismas características, lo cual sugería que sería razonable interrumpirlos para poder saber qué temblores serían ciertos y cuáles falsos. La app utiliza los datos de un acelerómetro del iPod para medir la frecuencia del temblor en ambas manos durante 20 segundos.
En la sala de emergencias, los clínicos filmaron los temblores de manos de los pacientes mientras utilizaban laapp y mostraban estas imágenes a los doctores. Los investigadores encontraron que la capacidad de la app para evaluar la potencia del temblor se correspondía con la de los médicos jóvenes, mientras que los médicos superiores eran capaces de juzgar los síntomas con mayor precisión.
"Nuestra app podría ser útil ayudando al personal, puesto que por lo general no ha recibido entrenamiento clínico, y así podría determinar qué pacientes deberían ser trasladados al departamento de emergencias para ser tratados. Pensamos que nuestra aplicación tiene un gran potencial para mejorar el tratamiento para estos pacientes", ha señalado Bjug Borgundvaag, de la Universidad de Toronto.
"Acabamos de empezar a investigar en lo referente a qué puede hacerse mediante la aplicación del procesamiento de señales y el aprendizaje mecánico con sensores conectados al cuerpo", ha explicado Pharham Aarabi, de la Universidad de Toronto. "Dado que los sensores mejoran y los algoritmos se vuelven más inteligentes, las oportunidades para solucionar problemas médicos y hacer diagnósticos médicos más eficientes son muy importantes", ha concluido
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