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La aplicación distingue los temblores reales de los falsos en pacientes con abstinencia alcohólica

El síndrome de abstinencia del alcohol es una situación potencialmente mortal que se puede tratar fácilmente con una clase de sedantes llamados benzodiazepinas. Sin embargo, tales drogas a menudo se abusan y pueden ser peligrosas cuando se mezclan con alcohol y opiáceos, haciendo que los médicos se muestren reacios a prescribirlas. Ahora, investigadores de la Universidad de Toronto en Canadá han creado una aplicación de teléfono que puede predecir si los temblores de alcohol de un paciente son auténticos o falsos.
"Acabamos de comenzar a arañar la superficie de lo que es posible aplicando procesamiento de señal y aprendizaje automático a sensores conectados al cuerpo", dice el Prof. Parham Aarabi de la nueva aplicación de detección de temblores del equipo.

Aunque los temblores en las manos y los brazos son los signos más comunes de abstinencia de alcohol, juzgar la gravedad de dichos temblores es complicado y requiere bastante experiencia médica.

Debido a que los consumidores crónicos de alcohol a menudo dicen estar en abstinencia para recibir benzodiazepinas, es importante que los médicos determinen con precisión si el paciente está retirado o fingiendo.

Los trabajadores de la salud no han tenido medios para determinar objetivamente si un paciente está realmente en abstinencia, por lo que Narges Norouzi y Profs. Bjug Borgundvaag y Parham Aarabi trabajaron para desarrollar la primera aplicación para proporcionar una guía sobre la fuerza del temblor.

Los investigadores, que pertenecen al Instituto de Medicina de Emergencia Schwartz / Reisman de Toronto en el Hospital Mount Sinai, el Hospital St. Michael y el Women's College Hospital, dicen que su aplicación es prometedora al hacer predicciones consistentes sobre si un temblor es real o no.

Norouzi y su equipo presentarán su trabajo hoy en la Conferencia Internacional de la IEEE Ingeniería en Medicina y Biología Society en Chicago, IL.

"Lo emocionante de nuestra aplicación es que las implicaciones son globales", dice el profesor Borgundvaag. "Las enfermedades relacionadas con el alcohol se encuentran comúnmente no solo en la sala de emergencias, sino también en otras partes del hospital, y esto les brinda a los médicos una forma mucho más fácil de evaluar a los pacientes que utilizan datos reales".

'Hay tanto trabajo por hacer en este campo'

El equipo probó su aplicación en 49 pacientes que acudieron a la sala de emergencias con temblores y en 12 enfermeras que intentaron simular los temblores. Dicen que las tres cuartas partes de los pacientes con temblores auténticos tenían una frecuencia pico promedio superior a siete ciclos por segundo.

Y solo el 17% de las enfermeras que intentaron fingir un temblor pudieron producir una con una frecuencia pico promedio superior a siete ciclos por segundo, lo que sugiere que este podría ser el umbral para determinar los temblores reales de los falsos.

Usando datos del acelerómetro integrado de un iPod, la aplicación mide la frecuencia del temblor durante 20 segundos con ambas manos.

Los médicos filmaron los temblores de las manos de los pacientes mientras usaban la aplicación en la sala de emergencias y luego mostraron el metraje a los médicos. El siguiente video muestra la aplicación en acción junto con una descripción para su uso:

Aunque la aplicación fue capaz de evaluar la fuerza del temblor con una precisión similar a la de los médicos junior, Norouzi dice que los médicos más experimentados fueron capaces de juzgar los síntomas. Ella planea continuar mejorando la aplicación y comparar su desempeño con las evaluaciones subjetivas de los médicos.

"Hay tanto trabajo por hacer en este campo", dice ella. "Hay otro trabajo por ahí en los temblores del Parkinson, pero mucho menos en los temblores por la abstinencia del alcohol".

El Prof. Aarabi dice:

"Acabamos de comenzar a arañar la superficie de lo que es posible aplicando el procesamiento de señal y el aprendizaje automático a los sensores conectados al cuerpo. A medida que los sensores mejoran y los algoritmos se vuelven más inteligentes, hay una gran posibilidad de que podamos resolver más problemas médicos y hacer diagnóstico más eficiente ".

El Prof. Borgundvaag agrega que su aplicación podría ayudar al personal de gestión de retiros, que generalmente no tienen capacitación clínica, a evaluar qué pacientes deben acudir al departamento de emergencia para recibir tratamiento adicional.

"Creemos que nuestra aplicación tiene un gran potencial para mejorar el tratamiento de estos pacientes en general", dice.

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