Un nuevo dispositivo basado en inteligencia artificial permite monitorizar la tos con alta precisión

Un nuevo estudio multicéntrico liderado por ISGlobal, centro impulsado por la Fundación ”la Caixa”, valida la precisión y fiabilidad del Hyfe CoughMonitor, un innovador sistema de monitorización de la tos basado en inteligencia artificial (IA). Los resultados, publicados en la revista Scientific Reports, muestran que este dispositivo monitoriza de manera pasiva y continua episodios de tos con una sensibilidad superior al 90% y una baja tasa de falsos positivos.

La tos es uno de los síntomas más frecuentes en la atención médica, y puede estar asociada a un gran número de enfermedades respiratorias, como la COVID-19, la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) o la tuberculosis. Sin embargo, hasta ahora no existe un sistema automatizado y validado clínicamente que permita monitorizarla de manera continua y en entornos reales.

“En la actualidad, la precisión en el diagnóstico es clave, por lo que es fundamental la cuantificación objetiva de los síntomas”, explica Carlos Chaccour, autor principal e investigador de ISGlobal en el momento del estudio. “Una monitorización eficiente, de manera objetiva y prolongada, podría proporcionar una gran base de datos útil para mejorar el diagnóstico, el pronóstico, la respuesta al tratamiento e incluso la vigilancia de los síntomas para múltiples enfermedades”, añade.

Un algoritmo integrado en un reloj inteligente

Este dispositivo, que se lleva en la muñeca en forma de reloj inteligente con una aplicación integrada, utiliza un algoritmo de inteligencia artificial para analizar sonidos en tiempo real y poder así monitorizar la tos de manera precisa. El estudio comparó la detección del dispositivo con el conteo manual de los episodios de tos realizado por expertos y expertas. Se recopilaron 546 horas de grabaciones continuas en 23 participantes con diversas afecciones respiratorias, más de la mitad reclutados en Estados Unidos, logrando una correlación del 99% entre el dispositivo y la detección manual.

El Hyfe CoughMonitor se basa en una “red neuronal convolucional” (CNN), un modelo de programación de aprendizaje automático. La aplicación del reloj procesa los sonidos en el propio dispositivo, garantizando así la privacidad del usuario mientras lleva a cabo sus actividades diarias. De esta manera, solo se almacenan los datos necesarios, como la frecuencia y duración de la tos, que se sincronizan de manera segura con la nube para su análisis posterior.

El futuro de la gestión de enfermedades respiratorias

Los resultados del estudio sugieren que el monitor podría ser de gran utilidad para comprender las causas de la tos, así como para mejorar el diagnóstico y la gestión de las enfermedades que la causan. “Al aportar datos cuantitativos, la monitorización continua facilitaría el estudio de enfermedades respiratorias, a la vez que ayudaría a superar las limitaciones estadísticas actuales en los ensayos clínicos de nuevos fármacos antitusígenos”, afirma Chaccour, investigador del ICS de la Universidad de Navarra.

Estudios posteriores deberán centrarse en la potencial utilidad clínica de esta monitorización en el diagnóstico, la prognosis y la evaluación de respuesta a tratamiento. Algunos ejemplos son su aplicación en la monitorización ambulatoria de pacientes con EPOC para predecir reagudizaciones y en el seguimiento de pacientes con asma al iniciar un nuevo tratamiento.

Referencia

Chaccour, C., Sánchez-Olivieri, I., Siegel, S. et al. Validation and accuracy of the Hyfe cough monitoring system: a multicenter clinical study. Sci Rep 15, 880 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-85341-3