MADRID, 13 (EUROPA PRESS)
Investigadores del Instituto de Ciencias de la Vida Aplicadas (IALS) de la Universidad de Massachusetts Amherst, en Estados Unidos, y la compañía Embr Labs han creado un algoritmo de aprendizaje automático para predecir un sofoco antes de que una persona lo perciba, y, gracias a una pulsera digital, es capaz de aliviar los síntomas con frío o calor.
Cuando se combina con el dispositivo portátil patentado de Embr Labs, ‘Embr Wave’, se proporciona enfriamiento inmediato para mitigar o aliviar completamente el evento. Este algoritmo predictivo, el primero de su tipo, es el resultado de la aplicación del aprendizaje automático del conjunto de datos más grande de biomarcadores digitales para sofocos jamás recopilado, que fue generado por investigadores del Centro para la Salud y el Rendimiento Humanos de la UMass Amherst.
“Los sofocos ocurren en el 75% de las mujeres y pueden persistir hasta por una década. Estamos orgullosos de desarrollar herramientas eficaces para la menopausia, que lleva demasiado tiempo sin nuevas soluciones. Al ofrecer enfriamiento automático para el alivio de los sofocos, estamos logrando el santo grial para el manejo natural de los sofocos”, señala Matt Smith, cofundador y CTO de Embr Labs.
A diferencia de intentos anteriores para combatir los sofocos, este es un enfoque no farmacéutico. La generación actual de ‘Embr Wave’ se usa en el interior de la muñeca del usuario y se calienta o enfría con solo tocar un botón para provocar una respuesta cerebral y corporal que puede ayudar a resolver los sofocos, mejorar el sueño y aliviar el estrés. La nueva tecnología de sensor predictivo se comercializará en una próxima generación de ‘Embr Wave’.
“Buscar un alivio refrescante inmediato es la reacción natural de una persona cuando tiene un sofoco. Ahora tenemos el conocimiento y la tecnología para llevar esta solución al siglo XXI: gestión personalizada y automática de los sofocos desde un pequeño dispositivo portátil impulsado por IA”, señala Smith.
“Esta tecnología es fundamentalmente diferente de la mayoría de las otras tecnologías de salud portátiles, por ejemplo, los rastreadores de actividad”, señala Mike Busa, director del Centro IALS para la Salud y el Rendimiento Humanos.
“Este concepto de intervención automática basada en síntomas fisiológicos en tiempo real está relativamente inexplorado. Lo que ha dominado el panorama hasta este momento es únicamente el seguimiento: informar el estado de algo o informar al equipo de atención que ha ocurrido un determinado fenómeno. Esa tecnología ciertamente tiene sus puntos fuertes, pero una limitación importante es que no proporciona una intervención automatizada en tiempo real a la persona que está lidiando con síntomas impactantes”, añade.
Todo sucede en tiempo real. “El dispositivo comunica los datos a los servidores y regresa al dispositivo en una fracción de segundo. Ese es el poder de los datos y la computación en la nube combinados con el enfriamiento inmediato posible gracias a la tecnología térmica de Embr Labs”, afirma Busa.
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