A sus 33 años Shyam Gollakota es especialista en ciencias de la computación e ingeniería, y lidera uno de los laboratorios de investigación en la Universidad de Washington. Si bien su currículum es extenso e incluye reconocimientos del MIT, lo conocimos hace algunas jornadas por un innovador sistema que creó junto a otros expertos de esa academia estadounidense.

Tal como anticipamos acá, el invento de Gollakota y compañía es un sistema que usa a los asistentes virtuales para detectar ataques cardíacos. Cuando lo hace, llama automática e inmediatamente al 911 para que el usuario reciba la atención necesaria. ¿Un parlante inteligente puede salvarte la vida?

El especialista cuenta que este proyecto arrancó hace más de un año, cuando comenzaron a investigar cómo obtener información exhaustiva sobre la respiración agónica, que es frecuente durante los episodios cardíacos.

“Nos dimos cuenta de que la única forma en que podemos obtener este conjunto de datos es en situaciones en las que las personas llaman al 911 para informar una condición grave”, explica. De hecho, entrenaron a su sistema con cientos de llamadas a ese número de emergencias. Con las grabaciones identificaron ese tipo de respiración.

- Si tuvieras que elegir la característica más sobresaliente de este sistema, ¿cuál sería?

- La mayoría de los que trabajan en salud móvil se centran en los teléfonos inteligentes. Creo que este proyecto es un muy buen ejemplo de cómo los parlantes inteligentes también pueden usarse para la detección de afecciones médicas.

Este es el primer trabajo de mi grupo sobre el uso de altavoces inteligentes. A finales de este año tendremos algunas publicaciones más sobre el uso de las capacidades especiales de esos dispositivos para otras afecciones médicas.

- ¿La tecnología propuesta funciona tanto en altavoces inteligentes como en teléfonos inteligentes? ¿Es imprescindible usarlo con un asistente virtual?

- Sí. Funciona tanto en smartphones como en parlantes. Pero cabe señalar que los altavoces inteligentes son un poco más aplicables, ya que ya están “escuchando” y están conectados a tiempo completo. Además, con esos dispositivos no hay que preocuparse por el uso excesivo de la batería, lo que podría ser molesto en los celulares.

- Sabemos que el sistema que diseñaron detectó la respiración agónica con una efectividad del 97%. ¿Ese tipo de respiración es un signo inequívoco de un problema cardíaco? ¿O puede suceder, sin estar relacionado a esos episodios?

- Si alguien tiene respiración agónica significa que algo está muy mal, y que necesita recibir maniobras de reanimación cardiopulmonar. Una investigación previa demostró que ante la presencia de esos jadeos, se puede aumentar significativamente la probabilidad de supervivencia una vez que se realiza una RCP.

- Por otra parte, ¿siempre que hay un ataque al corazón hay respiración agónica? ¿O sólo en algunos casos?

- El paro cardíaco es un poco diferente del ataque cardíaco. La respiración agónica es típica sobre todo para el paro cardíaco. Sin embargo, las convulsiones, la hipoglucemia, los accidentes cerebrovasculares graves o las sobredosis de drogas también pueden provocar trastornos respiratorios. Pero incluso en esos casos es deseable crear una alarma.

- ¿El sistema solamente funciona durante las horas de sueño? En ese caso, ¿existen planes para crear uno para el resto de las horas del día?

- Eso es correcto. Nuestro sistema actual está diseñado para trabajar en el entorno de la habitación, ya que esos son los sonidos que nuestro algoritmo está capacitado para clasificar. Para que funcione durante el día, debemos entrenar en todos los sonidos que se producen durante esas horas. Aquel será el siguiente paso.

Sin embargo me gustaría señalar que investigaciones recientes han demostrado que el dormitorio es la ubicación de la mayoría de los eventos de paros cardíacos que ocurren dentro de una residencia privada.

- En relación al entrenamiento del algoritmo, ¿cómo consiguen evitar los falsos positivos? Otros ruidos pueden oírse en una habitación, incluso los ronquidos, y el parlante podría “confundirse”…

- Por eso entrenamos al algoritmo con ronquidos y sonidos de apnea que recolectamos de un laboratorio del sueño. Así se puede clasificar correctamente entre ronquidos, apnea y respiración agónica.

Consultado respecto al futuro de este sistema (¿llegará algún día a nuestras casas?, ¿salvará vidas desde la mesita de luz?), Gollakota asegura que las investigaciones están en su primer período para que más adelante “los asistentes virtuales ayuden a transformar la atención médica y el monitoreo de la salud”.

“Se puede hacer mucho más en términos de seguimiento de señales fisiológicas utilizando las capacidades de los altavoces inteligentes. Creo firmemente que podemos transformarlos, hacer que pasen de ser un elemento novedoso a dispositivos que salven vidas”, concluye.