Una nueva IA puede detectar infecciones del tracto urinario

Análisis de orina
GETTY IMAGES/ISTOCKPHOTO / MATTEO GIRELLI
Publicado 16/01/2019 18:55:51CET

MADRID, 16 Ene. (EUROPA PRESS) -

Una nueva inteligencia artificial (IA) desarrollada en la Universidad de Surrey puede identificar y ayudar a reducir una de las principales causas de hospitalización para las personas que viven con demencia: las infecciones del tracto urinario (ITU).

La ITU es una infección de cualquier parte del sistema urinario, desde los riñones hasta la vejiga. Los síntomas incluyen dolor en la parte inferior del estómago, sangre en la orina, necesidad de orinar repentinamente o con mayor frecuencia de lo habitual, y cambios en el estado de ánimo y el comportamiento.

En un artículo publicado en la revista 'Plos One', los científicos detallan cómo, en un ensayo clínico del Servicio Nacional de Salud de Reino Unido (NHS, por sus siglas en inglés), utilizaron una técnica llamada factorización matricial no negativa para encontrar pistas ocultas de posibles casos de ITU. Después, utilizaron nuevos algoritmos de aprendizaje automático para identificar los primeros síntomas.

El experimento permitió a los médicos realizar un seguimiento remoto de la salud de las personas con demencia, con la ayuda de una red de dispositivos conectados a Internet, como sensores de monitorización ambiental y de actividad, y dispositivos de monitorización de señales vitales del cuerpo. Los datos transmitidos desde estos dispositivos se analizaron utilizando soluciones de aprendizaje automático, y los problemas de salud identificados se marcaron en un tablero digital y fueron seguidos por un equipo de monitoreo clínico.

"Las infecciones del tracto urinario son una de las razones más comunes por las que las personas que viven con demencia van al hospital. Hemos desarrollado una herramienta que es capaz de identificar el riesgo de ITU, para que sea posible tratarlos a tiempo. Confiamos en que nuestro algoritmo será una herramienta valiosa para los profesionales sanitarios, permitiéndoles producir planes más efectivos y personalizados para los pacientes", señala uno de los autores, Payam Barnaghi.