El llanto de un bebé es una señal universal de ayuda, pero ¿qué sucede cuando un bebé es demasiado frágil incluso para llorar? Este es el desafío silencioso que enfrentan a diario las enfermeras en la Unidad de Cuidados Intensivos Neonatales (UCIN), donde los bebés más vulnerables luchan por sus vidas. Para estos dedicados cuidadores, comprender si un bebé siente dolor es una tarea constante y difícil, basada en señales sutiles y años de experiencia.
"Como enfermera de cabecera, es muy difícil. Intentas leer las señales del bebé", comparte Marcia Kneusel, enfermera de investigación clínica con más de dos décadas de experiencia en la UCIN. Aunque las enfermeras son hábiles en la lectura de los signos vitales, ella admite que "no está tan claramente definido como si tuvieras una máquina que pudiera hacerlo por ti".
Ahora, esa máquina se está convirtiendo en una realidad. En un prometedor nuevo estudio, el Tampa General Hospital (TGH) y la University of South Florida (USF) están uniendo fuerzas para desarrollar un sistema de inteligencia artificial diseñado para ser el defensor de un bebé, detectando su dolor en tiempo real.
Cómo la IA está aprendiendo a escuchar
Financiado por una subvención de 1.2 millones de dólares de los Institutos Nacionales de Salud (NIH), el proyecto está dirigido por Yu Sun, profesor de robótica e IA en la USF. El concepto es simple y revolucionario a la vez.
"Vamos a tener un sistema de cámaras básicamente frente al bebé", explica el profesor Sun. "El sistema de cámaras podrá observar la expresión facial, el movimiento corporal y escuchar el sonido del llanto, además de obtener la señal vital".
El estudio implica la grabación de video de 120 bebés en el TGH, el Stanford University Hospital y el Inova Hospital. Estas grabaciones, capturadas antes y después de procedimientos médicos rutinarios, enseñarán al modelo de IA a reconocer la combinación específica de muecas faciales, movimientos corporales y fluctuaciones de los signos vitales que señalan dolor.
Una vez entrenado, el sistema actuará como un observador vigilante. "Entonces se enviará una alarma a la enfermera", dice Sun. "La enfermera vendrá y verificará la situación, decidirá cómo tratar el dolor". Esto no se trata de reemplazar el cuidado humano, sino de aumentarlo, dando a las enfermeras una herramienta poderosa para responder de manera más rápida y precisa.
Una nueva era para el cuidado neonatal
Esta tecnología representa un avance significativo en la forma en que se maneja el dolor infantil. La enfermera Kneusel reflexiona sobre la evolución de la atención, desde períodos de sobremedicación hasta un enfoque en métodos no farmacológicos que dejaban preguntas persistentes sobre si un bebé seguía sintiendo dolor. Esta IA podría proporcionar los datos objetivos necesarios para lograr el equilibrio adecuado.
"He estado en este mundo durante mucho tiempo, y estos bebés son muy queridos para mí", dice Kneusel. "Realmente no quieres verlos sufrir, y no quieres hacer nada que no sea lo mejor para ellos".
El proyecto se encuentra actualmente en su primera fase de recopilación de datos y construcción del modelo de IA. El siguiente paso, pendiente de una subvención más grande de 4 millones de dólares del NIH, será lanzar ensayos clínicos para probar el sistema en entornos hospitalarios del mundo real, acercando esta tecnología compasiva un paso más a las UCIN de todo el mundo.
Puntos clave
- El desafío: Los bebés críticamente enfermos en la UCIN a menudo no pueden llorar, lo que dificulta que las enfermeras detecten el dolor.
- La solución: TGH y USF están creando una IA que utiliza cámaras y signos vitales para identificar señales de dolor en tiempo real.
- El objetivo: El sistema alertará a las enfermeras sobre el posible dolor, permitiendo una atención más rápida y precisa.
- El respaldo: La fase inicial está respaldada por una subvención de 1.2 millones de dólares del NIH, con planes para ensayos clínicos más grandes.
- El impacto: Esta tecnología podría revolucionar el cuidado neonatal al proporcionar una medida objetiva del malestar infantil, asegurando que los pacientes más vulnerables reciban el consuelo que necesitan.