La pandemia del coronavirus ha atacado con especial fuerza a varias naciones en el continente europeo. Entre las que más se han visto afectadas por este nos encontramos con España que cuenta con más de 227 mil contagios y casi 27 mil fallecidos desde que inició la pandemia.

De estas últimas, al menos 17 mil corresponden a personas mayores y pacientes de alto riesgo en centros de cuidado. Los investigadores de la Universidad de Alicante (UA), específicamente del Grupo de Robótica y Visión Tridimensional (RoViT) vieron este problema y no dudaron en trabajar para hallar una solución.

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Ha sido gracias a su esfuerzo conjunto Miguel Cazorla, Félix Escalona, Francisco Gómez y Ester Martínez han creado un nuevo sistema de detección de síntomas del COVID-19 que podría mejorar la eficiencia de los servicios de salud en todo el país.

La tecnología a nuestro servicio

El sistema propuesto por los ingenieros permitiría medir dos síntomas básicos del coronavirus, fiebre y tos, de forma constante y remota. Para que funcione, este requiere de un conjunto de cámaras ubicadas en puntos estratégicos de los hogares de cuidado y de los albergues de ancianos.

Estas deben ser termográficas de forma que la imagen sea capaz de captar y medir la temperatura corporal de todo aquel que pase frente a ellas. Luego, el proceso de registro de la temperatura y análisis de esta lo realizara una inteligencia artificial.

De hecho, será esta misma IA la encargada de detectar la tos en los pacientes a través de las propias cámaras termográficas. En caso de que los síntomas se conjuguen y concuerden con los parámetros de alarma, la IA enviará una notificación al personal del cuidado domiciliario o de las casas de retiro.

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Así estos pueden tomar las medidas de distanciamiento y prevención pertinentes. Además, podrán llamar al personal de los centros de salud que podrá encargarse de darle al paciente los cuidados que necesita de forma temprana.

Como un dato particular, cabe destacar que el sistema creado por los ingenieros sería el primero en contar con un sistema de detección de la tos. Hasta ahora, esta ha sido un síntoma que ninguna tecnología se ha ocupado o ha sido capaz de monitorear.

Un sistema de detección más eficiente

Gracias a la propuesta de los investigadores de la UA los procesos de cuidado a los sectores de riesgo ante el coronavirus podrían mejorar drásticamente. En la actualidad, muchos de los procesos de monitoreo de síntomas se realizan personalmente.

Esto implica que el personal de la salud debe dedicar su tiempo a chequear paciente por paciente mientras ambos se exponen a un posible contagio. Con el nuevo modelo, el monitoreo sería constante, mucho más detallado que uno personal y, además, remoto.

Como consecuencia, los trabajadores de la salud podrían presentarse solo a atender los casos que realmente lo ameriten, exponiendo al menos número de personas a un contagio probable. Por si fuera poco, el reducir el tiempo que el personal le dedica a esta tarea también implica que tendrán más para prestar ayuda a aquellos individuos que ya se encuentran contagiados y requieren de atención médica inmediata.

Y… menos invasivo

Como si lo demás no fuera suficiente, otro detalle que juega a favor del nuevo sistema es su funcionamiento en sí. Las cámaras no estarán en áreas privadas de los centros de cuidado y no implicarán un seguimiento personalizado para cada individuo.

Estas solo se limitarán a recabar información y a mostrar interés solo cuando se presente un caso sospechoso. De este modo, los habitantes del centro de cuidados pueden continuar manejándose en su entorno con tranquilidad mientras la monitoreo se da en segundo plano.

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Inicialmente, este modelo de seguimiento ha sido pensado con un objetivo muy claro, los centros de cuidado y los albergues de ancianos –ya que allí se encuentran las poblaciones más vulnerables. No obstante, los investigadores han comentado que su sistema se puede adaptar y utilizar en cualquier ambiente. Por lo que, podría convertirse en un factor clave para la detección temprana del coronavirus en toda la nación.

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