OVIEDO, 5 (EUROPA PRESS)
Una investigación de la Universidad de Oviedo ha demostrado la eficacia del empleo de un asistente de voz para la formación en técnicas de reanimación cardiorrespiratoria en personas legas. El trabajo ha revelado que nueve de cada diez participantes en el ensayo han sido capaces de realizar la secuencia completa correctamente. El estudio acaba de ser publicado en ‘The American Journal of Emergency Medicine’.
El trabajo ha sido llevado a cabo por investigadores del Departamento de Informática de la Universidad de Oviedo y de la empresa Upintelligence, una startup de base tecnológica vinculada a la universidad asturiana, que han realizado la parte de reconocimiento de lenguaje natural y desarrollo del voicebot y el chatbot, un sistema de software que, gracias al procesamiento de lenguaje natural y la inteligencia artificial, permite entablar conversaciones en tiempo real.
En experimento, que se ha realizado en el Campus de Pontevedra de la Universidad de Vigo, ha contado, en su vertiente sanitaria, con la participación de investigadores de las universidades de Santiago de Compostela y de Vigo.
Óscar Cosido, investigador del Departamento de Informática de la Universidad de Oviedo, explica que 21 egresados y estudiantes universitarios, legos en soporte vital básico, participaron en esta prueba piloto de simulación experimental. Con este propósito, se diseñó una versión beta del asistente de voz, articulado mediante un diagrama de flujo de preguntas y respuestas, para guiar a través de un teléfono móvil a posibles transeúntes que necesitan ayuda para atender a víctimas de paradas cardíacas.
El voicebot utiliza técnicas de reconocimiento de voz para transformar el audio del usuario en texto y generar la respuesta con la ayuda necesaria a través de algoritmos de machine y deep learning.
Las pruebas de simulación se realizaron con un maniquí Laerdal Little Anne. Los participantes iniciaron el voicebot, que les guió en el reconocimiento de un caso de parada cardiaca. Tras reconocer la parada cardiaca, el asistente marcó el inicio de las compresiones torácicas durante 2 minutos. La evaluación de la secuencia de reconocimiento de la parada cardíaca se realizó mediante una lista de comprobación de la calidad de la RCP y se recogió dentro una aplicación especializada en la formación en RCP.
“El piloto experimental que se ha realizado ha tenido como objetivo validar su uso en formación de técnicas como la RCP, pero la idea es que se pueda llegar a poner en producción como sistema de ayuda a la emergencia, mientras la asistencia sanitaria llega al punto del suceso”, comenta el investigador de la Universidad de Oviedo. “La persona lega podrá empezar la reanimación de la persona con parada cardiorrespiratoria, lo que aumenta las posibilidades de supervivencia del auxiliado”, añade.
Óscar Cosido destaca que el ensayo se ha demostrado eficaz y ofrece algunas cifras. “Todos los participantes comprobaron la seguridad de la escena y se aseguraron de llamar al 112. El 91% de los participantes fueron capaces de realizar la secuencia completa correctamente. El 62% colocaron las manos en el punto de compresión correcto y el 33% consiguieron una RCP de alta calidad.
El tiempo medio empleado para todo el proceso fue de 158 segundos, lo que se ajusta a los protocolos establecidos”, indica. “La primera versión del voicebot/chatbot para posibles transeúntes legos en el soporte vital básico debe seguir desarrollándose para reducir los tiempos de respuesta y ser más eficaz a la hora de dar mayor información sobre las compresiones torácicas”, concluye Cosido.
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