Los científicos han creado una plataforma intuitiva basada en teléfonos inteligentes capaz de detectar rápidamente la presencia de líquido en el oído medio en niños, un indicador de probables infecciones de oído. El nuevo sistema, que fue validado en 98 oídos de pacientes en un centro quirúrgico pediátrico, podría constituir una herramienta efectiva y de bajo coste para que los padres detecten infecciones de oído como la otitis media aguda (OMA), una de las principales causas de visitas a los servicios sanitarios pediátricos. Algunos casos de OMA pueden provocar complicaciones graves como la meningitis. Además, otras afecciones pediátricas del oído, como la otitis media con derrame, se asocian con retrasos en el habla y un menor rendimiento escolar. La detección de líquido en el oído medio es, a día de hoy, una necesidad fundamental en la medicina pediátrica, pero las pruebas actualmente existentes, como la timpanometría, no pueden realizarse en el hogar o requieren equipos de elevado coste. Para superar estos obstáculos, Justin Chan y sus colegas crearon un sistema que utiliza los altavoces y micrófonos de un teléfono inteligente comercial para enviar "chirridos" audibles hacia el canal auditivo. A continuación, un algoritmo de aprendizaje automático analiza las señales acústicas reflejadas y predice el estado del oído medio (un tono más profundo en el sonido indica que el oído medio está lleno de pus o de líquido). El sistema no requiere equipos adicionales, más allá de un pequeño embudo de papel para orientar el sonido que se puede construir con papel de impresora, tijeras y cinta adhesiva en menos de tres minutos. Los investigadores comprobaron el sistema utilizando un iPhone 5S y un Galaxy S6 en 98 oídos de pacientes con edades comprendidas entre los 18 meses y los 17 años, y confirmaron que la plataforma detectaba líquido en el oído medio con igual o mejor eficacia que otras técnicas más establecidas, como la reflectometría acústica. Es importante destacar que los padres de los pacientes operaron el sistema con la misma facilidad que los médicos en un experimento independiente con 25 oídos de pacientes, sin que el software se viera sustancialmente afectado por el ruido de fondo, como el sonido del llanto de un niño.
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Journal
Science Translational Medicine