¿Recuerdas cuando tus padres trataban de convencerte de niño para que comieras verduras diciéndote que eran buenos para tu salud? Esa es la misma táctica que utilizan hoy muchos fabricantes de wearables agregando funciones de salud a sus dispositivos. Y siguiendo esta línea, un grupo de investigadores ha desarrollado un sistema para que los auriculares controlen también la salud de tu oído.
Cada vez que Apple realiza una de sus famosas keynotes, dedica unos minutos a promocionar los beneficios de la salud que tiene usar uno de sus Apple Watch, como que su sensor de ritmo cardíaco es capaz de identificar algunos problemas de corazón antes de que vayan a mayores. También se rumorea que la nueva generación de sus AirPods Pro podría incluir un sensor para medir la temperatura corporal, lo que permitiría que estos dispositivos detectasen si el usuario tiene fiebre, un síntoma temprano de muchas otras afecciones.
Pero resulta que la propia capacidad de los auriculares para enviar sonido a tus oídos también podría servir para detectar dolencias que puedan afectar el oído interno y al canal auditivo, como descubrieron investigadores de la Universidad de Buffalo en un dispositivo experimental que han desarrollado llamado EarHealth.
Lo más interesante de EarHealth es que su hardware es básicamente el de unos auriculares normales, aunque con un micrófono mejorado en el interior diseñado para captar sonidos en el oído. Aunque en las imágenes compartidas de EarHealth se ven unos auriculares con cable, los investigadores aseguran que su invento es igualmente aplicable a unos auriculares Bluetooth.
Mientras que el Apple Watch usa su detección óptica para controlar tu ritmo cardíaco, los EarHealth utilizan sonidos. Los auriculares emiten un rápido chirrido que reverbera a través de tu canal auditivo, produciendo sonidos y ecos únicos que captura el micrófono. Esos sonidos capturados luego son procesados ??por una aplicación de tu smartphone que utiliza algoritmos de deep learning para generar un perfil con la geometría del oído interno del usuario.
La primera medición tiene que realizarse cuando el usuario está sano, de forma que se pueda crear un perfil de referencia de su oído interno, mientras que el resto de mediciones, que se pueden programar regularmente, generan perfiles que se comparan con el original para detectar diferencias. Estas mediciones pueden utilizarse para diagnosticar tres cosas diferentes: una obstrucción, un tímpano roto o una otitis media (una infección o inflamación común del oído medio).
En las pruebas realizadas sobre 92 usuarios (que incluían 27 sujetos sanos, 22 con un tímpano roto, 25 con otitis media y 18 con obstrucciones), EarHealth acertó en el 82,6% de los diagnósticos, pero es una cantidad que solo puede ir a mejor a medida que los investigadores vayan refinando el hardware y adquiriendo más muestras de usuarios. El beneficio de usar algoritmos de inteligencia artificial es que que se volverán más precisos con el tiempo a medida que haya más datos disponibles.
Fuente: Agencia ID.
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