Manillas y sensores no invasivos registran signos vitales y una plataforma con inteligencia artificial clasifica alertas de riesgo cardiovascular con un acierto preliminar del 98,7 %, para facilitar una atención oportuna sin salir de casa.
El sistema, desarrollado por la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales, integra dispositivos inteligentes, una plataforma web móvil y modelos de inteligencia artificial capaces de identificar patrones asociados con posibles complicaciones cardiovasculares y cerebrovasculares. Cuando detecta cambios relevantes, el sistema genera alertas para que el paciente consulte oportunamente al personal de salud.
La propuesta responde a uno de los mayores desafíos de la salud pública: las enfermedades cardiovasculares y cerebrovasculares, las cuales ocasionan cerca del 31 % de las muertes anuales en el mundo, equivalentes a unos 17 millones de fallecimientos. En Colombia, más de 4,5 millones de personas fueron diagnosticadas con hipertensión arterial entre 2019 y 2020, uno de sus principales factores de riesgo.
La iniciativa, denominada “Sistema de monitoreo en casa basado en inteligencia de las cosas (IoT) e inteligencia artificial (IA) para el tratamiento de enfermedades cardio-cerebrovasculares”, es liderada por la profesora Elisabeth Restrepo Parra, directora del Centro de Desarrollo Tecnológico Innterfaz, de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, con la coordinación técnica de Luis Eduardo López Betancur, administrador de Sistemas Informáticos y especialista en Gerencia Estratégica de Proyectos.
Uno de los principales aportes del sistema es la incorporación de dispositivos portátiles o wearables —como manillas inteligentes y sensores no invasivos—, los cuales registran variables como frecuencia cardíaca, saturación de oxígeno y actividad física.
La información se envía automáticamente a una plataforma web móvil, en la que los modelos de inteligencia artificial analizan los datos e identifican patrones de riesgo que podrían pasar inadvertidos. Cuando detectan cambios asociados con una posible complicación, generan alertas tempranas para facilitar una atención oportuna.
Aunque en las pruebas preliminares los modelos alcanzaron un acierto cercano al 98,7 % en la clasificación de alertas, el sistema sigue en proceso de validación con información de pacientes reales.
“Lo que buscamos es crear una herramienta que permita hacer monitoreo en tiempo real desde la casa y que pueda indicar el nivel de riesgo en el que se encuentra una persona a partir de las mediciones que registre y de sus condiciones particulares”, explica el coordinador López.
Del monitoreo a la prevención
La iniciativa comenzó en 2022 e inicialmente está dirigida a personas mayores de 64 años, uno de los grupos con mayor riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares y cerebrovasculares. Según el equipo investigador, en Colombia cerca de una de cada tres muertes registradas en esta población se relaciona con estas patologías.
Para validar el sistema se seleccionaron Caldas y Atlántico, dos departamentos con una alta carga de enfermedad cardiovascular. Atlántico registra una prevalencia de hipertensión arterial del 11,15 %, una de las más altas del país, mientras que Caldas presenta una prevalencia del 8,59 % y una tasa de mortalidad por enfermedades del corazón de 140 casos por cada 100.000 habitantes.
Además de la información capturada por los dispositivos inteligentes, el sistema incorpora variables como edad, antecedentes familiares, presión arterial, hábitos de vida, nivel de actividad física, consumo de alcohol o tabaco y otras enfermedades que puedan aumentar el riesgo de complicaciones.
Para analizar estos datos emplea técnicas de aprendizaje automático y redes neuronales capaces de reconocer patrones complejos y estimar niveles de riesgo. Entre los modelos evaluados, LightGBM ha mostrado el mejor desempeño hasta ahora.
“Esto nunca reemplazará a un médico. Lo que buscamos es brindar información que permita identificar señales de riesgo y apoyar la toma de decisiones oportunas”, afirma el investigador.
Por ello, la plataforma no emite diagnósticos ni identifica enfermedades específicas. Su función consiste en advertir cuándo la información recopilada sugiere la necesidad de consultar a un profesional de la salud o adoptar medidas preventivas.
La propuesta forma parte del modelo de telehomecare, o cuidado asistencial en casa, que utiliza tecnologías digitales para realizar seguimiento remoto a pacientes, facilitar el monitoreo domiciliario y reducir desplazamientos innecesarios a centros médicos.
Una red para fortalecer la salud digital
Además del desarrollo tecnológico, el proyecto busca consolidar una red de conocimiento en salud digital. Para ello, el equipo adelanta conversaciones con el Centro de Bioinformática y Biología Computacional de Colombia (BIOS), la Universidad de Caldas, la IPS de Caldas, el Hospital Universitario de Caldas, Unisalud y otras instituciones interesadas en fortalecer el proceso.
“Lo que estamos construyendo es una red de conocimiento. La idea es compartir experiencias y capacidades para fortalecer el proyecto y generar mejores resultados”, destaca el coordinador López.
La articulación entre universidades, centros de investigación y entidades del sector salud permitirá fortalecer la validación del sistema, enriquecer los modelos desarrollados y facilitar futuras etapas de evaluación en escenarios reales.
Aunque el proyecto aún se encuentra en desarrollo, los resultados obtenidos muestran el potencial de la inteligencia artificial y el monitoreo remoto para apoyar la atención de pacientes con enfermedades cardiovasculares y cerebrovasculares. La apuesta es que una alerta generada a tiempo contribuya a prevenir complicaciones y mejorar la calidad de vida desde el hogar.