Investigadores del IPN desarrollan estetoscopio digital, detecta daños en el corazón con 96% de precisión

Investigadores del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un estetoscopio digital que utiliza algoritmos de Inteligencia Artificial para identificar sonidos cardiacos irregulares y mostrarlos como señales gráficas que evidencian posibles daños en las válvulas del corazón.

Este dispositivo, que ya alcanza una precisión del 96 por ciento, podría convertirse en una herramienta clave para el prediagnóstico de enfermedades cardiacas, las cuales son la primera causa de muerte en México.

El proyecto fue diseñado y construido por los doctores Diana Bueno Hernández y José Alberto Zamora Justo, de la Unidad Profesional Interdisciplinaria de Biotecnología (UPIBI), en colaboración con Víctor Manuel Arena Cantoran, estudiante que obtendrá el título de Ingeniero Biomédico gracias a este desarrollo.

El sistema fue entrenado mediante redes neuronales para clasificar sonidos cardiacos y detectar daños potenciales en las válvulas.

De acuerdo con los especialistas, a diferencia de los estetoscopios convencionales —que transmiten vibraciones mecánicas desde la membrana de la campana hacia los oídos del médico—, este dispositivo incorpora un micrófono y un microprocesador capaces de captar, procesar y clasificar los sonidos, además de desplegarlos en una pantalla TFT de 240 por 320 píxeles.

El prototipo es portátil y completamente embebido, es decir, no requiere conexión a una computadora o dispositivo móvil para su funcionamiento. Está equipado con una batería recargable de 5 volts y un puerto USB, mientras que su carcasa fue fabricada con impresión 3D en polímero de PLA, garantizando bajo costo y resistencia.

Actualmente, el estetoscopio es capaz de identificar ruidos cardiacos anormales como el S3 y el S4, indicadores de insuficiencia cardiaca comúnmente conocidos como soplos. El S3 se genera por la entrada rápida de sangre al ventrículo y puede detectarse en la región de la válvula mitral o tricúspide; el S4, en cambio, se produce durante la contracción auricular.

Los investigadores destacaron que su meta no es sustituir al diagnóstico de un especialista, sino dotarlo de una herramienta de apoyo que incremente la precisión en la detección temprana.

Además, adelantaron que el prototipo podría adaptarse para uso pediátrico mediante la modificación del tamaño de la campana y que, en futuras versiones, se planea incluir en la pantalla no solo las señales gráficas, sino también la clasificación automática del padecimiento.

En el ámbito internacional existen tecnologías similares basadas en Machine Learning y Deep Learning; sin embargo, los expertos subrayaron que ninguna funciona de manera completamente autónoma como este dispositivo. Por ello, en breve comenzarán el proceso de registro de patente, lo que representaría un avance significativo en la innovación biomédica mexicana.

Finalmente, los doctores Bueno Hernández y Zamora Justo expresaron su satisfacción por integrar a estudiantes en proyectos de alto impacto, lo que fortalece la formación académica y la creación de tecnología accesible y de vanguardia.

Con este avance, el IPN reafirma su liderazgo en la investigación aplicada y su compromiso con el bienestar social, mediante soluciones innovadoras y de bajo costo que podrían salvar miles de vidas en México y el mundo.