La detección precoz y el manejo adecuado del asma y de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) son cruciales. Un indicador común para estas dos afecciones es la sibilancia, un sonido silbante dentro de tono alto causado por la inflamación y el estrechamiento de las vías respiratorias.

En la actualidad, los médicos suelen utilizar estetoscopios digitales para escuchar y registrar sonidos pulmonares anormales. Sin embargo, este método estándar implica un análisis tiempo-frecuencia computarizado y, en ocasiones, se pasan por alto algunos casos.

Ante este panorama, un grupo de investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo emparejado a un parche portátil equipado con un sensor de alta sensibilidad capaz de detectar automáticamente estos sonidos. Esta herramienta tiene el potencial de clasificar las enfermedades respiratorias, lo que podría acelerar claramente el diagnóstico y el tratamiento.

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