Especialistas del Instituto Politécnico Nacional (IPN) diseñaron un estetoscopio digital capaz de identificar sonidos cardíacos irregulares mediante algoritmos de Inteligencia Artificial, alcanzando una precisión del 96 % en la detección de posibles daños en las válvulas del corazón.
El desarrollo fue realizado por los doctores Diana Bueno Hernández y José Alberto Zamora Justo, de la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Biotecnología (UPIBI), junto con el estudiante de Ingeniería Biomédica Víctor Manuel Arena Cantoran. El dispositivo portátil integra micrófono, microprocesador y una pantalla TFT de 240 por 320 píxeles para procesar y visualizar los sonidos, además de una carcasa fabricada en 3D con polímero PLA.
El estetoscopio, que funciona con batería recargable de 5 volts y puerto USB, identifica ruidos cardíacos anormales como el S3 y S4, asociados a insuficiencia cardíaca. Aunque no sustituye el diagnóstico médico, los investigadores explicaron que busca ser una herramienta de apoyo para la detección temprana, con posibilidades de adaptación para uso pediátrico e integración de más funciones en el futuro.
Los científicos del IPN anunciaron que iniciarán el proceso de registro de patente del dispositivo, al destacar que, a diferencia de otras herramientas basadas en Machine Learning o Deep Learning, este modelo es totalmente autónomo y no depende de computadoras externas para su operación.
