Por medio del análisis de la frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria, la saturación de oxígeno y la temperatura, investigadores crearon un nuevo sistema para detectar la enfermedad. Los datos obtenidos serán usadas en una aplicación móvil. 

Xinhua. La Universidad de Oxford anunció hoy que sus investigadores desarrollaron una herramienta mucho más sencilla y más barata para diagnosticar la neumonía.

Por el momento, diagnosticar correctamente la neumonía y comprender su severidad requiere médicos especialistas y equipo caro como las máquinas de rayos equis.

Ninguna de las dos cosas está disponible para la comunidad de trabajadores de la salud en los países en desarrollo, en donde ocurre el 99% del 1,1 millón de fallecimientos infantiles anuales por neumonía.

Un diagnóstico preciso puede reducir la tasa de mortalidad en 42%, pero implica más que simplemente identificar si un niño tiene neumonía, se indicó en un estudio publicado en la revista Journal of the Royal Society Interface.

Para que un sistema automatizado sea efectivo tiene que poder trabajar con datos provenientes de ese equipo básico, de modo que el equipo de Oxford tomó los datos de un estudio clínico en Gambia y usó técnicas de aprendizaje de máquinas para ver si podían desarrollar un algoritmo que pudiera diagnosticar la neumonía.

"Para identificar la neumonía encontramos cuatro características que pueden ser medidas con dos piezas de equipo. La frecuencia cardíaca, la frecuencia respiratoria y la saturación de oxígeno pueden medirse usado un oxímetro de pulso. Y la temperatura requiere un termómetro. Estas cosas pueden estar disponibles para un trabajador de la salud con un entrenamiento básico", dijo Elina Naydenova, una de las autoras del estudio de la Universidad de Oxford.

Usando estas cuatro mediciones, el equipo logró una especificidad de 97,5%, lo cual significa que pueden identificar correctamente 982 de cada 1.000 casos de neumonía y sólo identificaron falsamente una neumonía en 25 por cada 1.000 personas sin la enfermedad.

"Hemos identificado una serie de características que podrían ofrecer una alternativa a la combinación de rayos equis y cultivos de sangre sólo disponibles en hospitales bien equipados. Estos serán usados en una aplicación móvil vinculada con equipo de diagnóstico de bajo costo que pondremos a prueba en los próximos dos años", dijo Naydenova.