Según un reciente estudio, un nuevo sistema de software para teléfonos inteligentes permite detectar con rapidez y discreción señales tempranas de sobredosis de opioides. El software identificó con éxito la depresión respiratoria (un síntoma distintivo de sobredosis) en usuarios de opioides en una sala de venopunción y durante sobredosis simuladas (al administrar anestesia) en un quirófano. Si bien se necesita un mayor nivel de optimización, el sistema para teléfono inteligente tiene potencial como herramienta eficiente económicamente a la hora de identificar las etapas iniciales de sobredosis que requieren atención médica inmediata. Cada día mueren 115 personas en EE. UU. por sobredosis de opioides, con un continuo aumento del número anual de muertes. Dosis altas de fentanilo u otros fármacos contribuyen a la crisis de opioides debido a que producen apnea (un cese temporal de la respiración) y muerte por insuficiencia respiratoria. Buscando una estrategia de intervención temprana, Rajalakshmi Nandakumar y sus colegas crearon algoritmos que se ejecutan en teléfonos inteligentes disponibles en el mercado y detectan indicadores de sobredosis de opioides. Su software convierte el altavoz y el micrófono del teléfono en un dispositivo de sonar de corto alcance que envía continuamente señales acústicas, las cuales rebotan contra superficies como un tórax en movimiento y regresan al teléfono. A continuación, el sistema analiza estas señales y detecta los cambios en los patrones de respiración y de movimiento que indican el comienzo de una sobredosis. Nandakumar et al. probaron la plataforma por primera vez en una sala de venopunción supervisada y aprobada con 194 participantes que se inyectaron heroína, fentanilo o morfina. El software, instalado en un teléfono inteligente Galaxy S4 situado a menos de un metro de los participantes, identificó el 97,7 % de los eventos de apnea y el 89,3 % de los eventos de depresión respiratoria posteriores a la inyección (los participantes con sobredosis fueron reanimados por el personal sin mayores incidencias). También detectó correctamente 19 de los 20 eventos de sobredosis simulada en un quirófano, donde los pacientes sometidos a anestesia mostraron síntomas de una sobredosis como la pérdida de consciencia. Los autores prevén que se podrá vincular una versión optimizada de la plataforma a servicios de urgencias o familiares a fin de alertar en tiempo real sobre el desarrollo de sobredosis de opioides.
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Journal
Science Translational Medicine