El programa de Illinois ofrece a las personas que se recuperan del covid-19 un kit para llevar a casa que incluye un oxímetro de pulso, un parche sensor desechable habilitado para Bluetooth y un teléfono inteligente emparejado. El software toma datos del parche portátil y utiliza el aprendizaje automático para desarrollar un perfil de los signos vitales de cada persona. El sistema de monitorización alerta a los médicos de forma remota cuando los signos vitales de un paciente, como la frecuencia cardíaca, se alejan de sus niveles habituales.
Por lo general, los pacientes que se recuperan de la covidumbre pueden ser enviados a casa con un oxímetro de pulso. Los desarrolladores de PhysIQ dicen que su sistema es mucho más sensible porque usa IA para comprender el cuerpo de cada paciente, y sus creadores afirman que es mucho más probable que anticipe cambios importantes.
“Es un beneficio enorme”, dice Terry Vanden Hoek, director médico y jefe de medicina de emergencia de la Universidad de Illinois Health, que organiza el piloto. Trabajar con casos de covid es difícil, dice: “Cuando trabajas en el departamento de emergencias, es triste ver pacientes que esperaron demasiado para pedir ayuda. Requerirían cuidados intensivos en un ventilador. No pudo evitar preguntar: ‘Si pudiéramos haberles advertido cuatro días antes, ¿podríamos haber evitado todo esto?’ ”.
Al igual que Angela Mitchell, la mayoría de los participantes del estudio son afroamericanos. Otro grupo numeroso son los latinos. Muchos también viven con factores de riesgo como diabetes, obesidad, hipertensión o afecciones pulmonares que pueden complicar la recuperación del covid-19
Las comunidades afroamericanas y latinas han sido las más afectadas por la pandemia en Chicago y en todo el país. Muchos son trabajadores esenciales o vivir en viviendas multigeneracionales de alta densidad.
Por ejemplo, hay 11 personas en la casa de Mitchell, incluido su esposo, tres hijas y seis nietos. “Hago todo con mi familia. ¡Incluso compartimos covid-19 juntos! ” ella dice con una risa. Dos de sus hijas dieron positivo en marzo de 2020, seguidas por su esposo, antes que la propia Mitchell.
Aunque los afroamericanos son solo el 30% de la población de Chicago, componían alrededor de 70% de los primeros casos de covid-19 en la ciudad. Ese porcentaje ha disminuido, pero los afroamericanos que se recuperan del covid-19 aún mueren a tasas dos o tres veces mayores que las de los blancos, y las campañas de vacunación han tenido menos éxito en llegar a esta comunidad. El sistema PhysIQ podría ayudar a mejorar las tasas de supervivencia, dicen los investigadores del estudio, al enviar a los pacientes a la sala de emergencias antes de que sea demasiado tarde, tal como lo hicieron con Mitchell.
Lecciones de los motores a reacción
El fundador de PhysIQ, Gary Conkright, tiene experiencia previa con el monitoreo remoto, pero no en personas. A mediados de la década de 1990, desarrolló una de las primeras empresas emergentes de inteligencia artificial llamada Smart Signal con la Universidad de Chicago. La compañía utilizó el aprendizaje automático para monitorear de forma remota el rendimiento de los equipos en motores a reacción y plantas de energía nuclear.
“Nuestra tecnología es muy buena para detectar cambios sutiles que son los primeros predictores de un problema”, dice Conkright. “Detectamos problemas en los motores a reacción antes que GE, Pratt & Whitney y Rolls-Royce porque desarrollamos un modelo personalizado para cada motor”.
Smart Signal fue adquirida por General Electric, pero Conkright se reservaba el derecho de aplicar el algoritmo al cuerpo humano. En ese momento, su madre padecía EPOC y fue trasladada de urgencia a cuidados intensivos varias veces, dijo. El empresario se preguntó si podría monitorear de forma remota su recuperación adaptando su sistema de inteligencia artificial existente. El resultado: PhysIQ y los algoritmos que ahora se usan para monitorear a personas con enfermedades cardíacas, EPOC y covid-19.
Su poder, dice Conkright, radica en su capacidad para crear una “línea de base” única para cada paciente, una instantánea de la norma de esa persona, y luego detectar cambios extremadamente pequeños que podrían causar preocupación.
Los algoritmos solo necesitan unas 36 horas para crear un perfil para cada persona.
El sistema llega a saber “cómo te ves en tu vida diaria”, dice Vanden Hoek. “Puede estar respirando más rápido, su nivel de actividad está disminuyendo o su frecuencia cardíaca es diferente a la línea de base. El proveedor de práctica avanzada puede mirar esas alertas y decidir llamar a esa persona para que se registre. Si hay inquietudes ”, como una posible insuficiencia cardíaca o respiratoria, dice,“ pueden ser remitidos a un médico o incluso a atención de urgencia o al Departamento de Emergencia.”
En el piloto, los médicos monitorean los flujos de datos durante todo el día. El sistema alerta al personal médico cuando la condición de los participantes cambia aunque sea levemente, por ejemplo, si su frecuencia cardíaca es diferente de la que normalmente es a esa hora del día.