Publicado: octubre 25, 2025, 11:00 am
Jóvenes investigadores del Instituto Politécnico Nacional (IPN) crearon a partir de elementos de Inteligencia Artificial (algoritmos) un estetoscopio digital que podrá detectar daño cardiaco.
Los doctores Diana Bueno Hernández y José Alberto Zamora, así como Víctor Manuel Arena Cantoran, quien obtendrá el título de Ingeniero Biomédico, diseñaron un dispositivo que tiene una precisión del 96% identificando daño en las válvulas del corazón.
A decir de los especialistas, esta herramienta se convertirá en un equipo valioso para el diagnóstico de afecciones cardíacas, toda vez que el sistema fue entrenado mediante redes neuronales para clasificar los sonidos cardíacos y determinar posibles daños.
Explicaron que los estetoscopios convencionales funcionan a partir de vibraciones y movimientos mecánicos que se transmiten desde la membrana de la campana hacia los oídos.
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No obstante, la tecnología desarrollada en el IPN, además de la campana, incorpora un micrófono, un microprocesador que capta, procesa y clasifica los sonidos cardíacos, y los despliega en una pantalla Thin Film Transistor (TFT) de 240 por 320 píxeles.
El dispositivo es portátil y completamente embebido (no depende de una PC o dispositivo móvil para su funcionamiento). Cuenta con una batería recargable de 5 volts y un puerto de carga vía USB. Para asegurar el ensamble adecuado de los componentes internos, la carcasa del estetoscopio fue impresa en 3D con polímero de PLA (ácido poliláctico).
Actualmente, esta herramienta médica identifica ruidos cardiacos como el S3 y el S4, ambos componentes anormales del ciclo cardiaco e indicadores de insuficiencia cardiaca, comúnmente conocidos como soplos. El S3 se genera por la rápida entrada de sangre al ventrículo y puede detectarse en la región de la válvula mitral (ventrículo izquierdo) o tricúspide (ventrículo derecho), mientras que el S4 se produce durante la contracción auricular.
En este contexto, los científicos del IPN no descartan mejorar el prototipo para que también pueda contribuir al prediagnóstico de otras patologías del corazón. Subrayaron 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, así como incorporar en la pantalla, además de las señales, la clasificación específica del padecimiento.
A nivel mundial, recordaron, existen herramientas basadas en Machine Learning y Deep Learning para la clasificación de latidos; sin embargo, no hay tecnologías totalmente autónomas (embebidas). Por ello, en breve iniciarán el proceso de registro de patente.
