Publicado: septiembre 22, 2025, 2:00 pm
Un grupo de cientÃficos originarios de México diseñaron y construyeron un estetoscopio digital que, a partir de elementos de Inteligencia Artificial (algoritmos), identifica los sonidos cardÃacos irregulares y los visualiza como señales que evidencian daño en las válvulas del corazón, lo que podrÃa ser una herramienta valiosa para el prediagnóstico.
En un comunicado, el Instituto Politécnico Nacional (IPN), señaló que el desarrollo, realizado por los doctores Diana Bueno Hernández y José Alberto Zamora Justo, adscritos a la Unidad Profesional Interdisciplinaria de BiotecnologÃa (UPIBI), en colaboración con VÃctor Manuel Arena Cantoran, actualmente, alcanza una precisión del 96 %.
Según la información, el sistema fue entrenado mediante redes neuronales para clasificar los sonidos cardÃacos y determinar posibles daños. Los especialistas explicaron que los estetoscopios convencionales funcionan a partir de vibraciones y movimientos mecánicos que se transmiten desde la membrana de la campana hacia los oÃdos.
En contraste, esta tecnologÃa, además de la campana, incorpora un micrófono, un microprocesador que capta, procesa y clasifica los sonidos cardÃacos, y los despliega en una pantalla Thin Film Transistor (TFT) de 240 por 320 pÃxeles.
El dispositivo es portátil y completamente embebido (no depende de una PC o dispositivo móvil para su funcionamiento). Cuenta con una baterÃa recargable de 5 volts y un puerto de carga vÃa USB. Para asegurar el ensamble adecuado de los componentes internos, la carcasa del estetoscopio fue impresa en 3D con polÃmero de PLA (ácido poliláctico).
Actualmente, señalaron, esta herramienta médica identifica ruidos cardÃacos como el S3 y el S4, ambos componentes anormales del ciclo cardÃaco e indicadores de insuficiencia cardiaca, comúnmente conocidos como soplos.
«El S3 se genera por la rápida entrada de sangre al ventrÃculo y puede detectarse en la región de la válvula mitral (ventrÃculo izquierdo) o tricúspide (ventrÃculo derecho), mientras que el S4 se produce durante la contracción auricular«, explicaron.
Los cientÃficos no descartan mejorar el prototipo para que también pueda contribuir al prediagnóstico de otras patologÃas del corazón, aunque enfatizaron que el objetivo no es sustituir al diagnóstico de un especialista, sino dotarlo de una herramienta que haga más precisa la detección.
Asimismo, señalaron que es posible modificar el tamaño de la campana para adaptar el dispositivo al examen de niños, asà como incorporar en la pantalla, además de las señales, la clasificación especÃfica del padecimiento. «Esto resulta de gran relevancia, ya que las enfermedades cardÃacas son la primera causa de muerte en México», explicaron.
A nivel mundial, recordaron, existen herramientas basadas en Machine Learning y Deep Learning para la clasificación de latidos; sin embargo, no hay tecnologÃas totalmente autónomas (embebidas). Por ello, en breve iniciarán el proceso de registro de patente.