Investigadores han demostrado que la técnica log-quant reduce la memoria del modelo 4× con una pérdida mínima de precisión, permitiendo que redes CNN-RNN específicas para el paciente se ejecuten en los SoC de dispositivos móviles y wearables para la detección en tiempo real de sonidos pulmonares. Esta aproximación combina cuantización logarítmica con diseño de modelos híbridos CNN-RNN para capturar características temporales y espectrales de la auscultación, manteniendo sensibilidad y especificidad altas mientras se comprime el tamaño del modelo.
El ahorro de memoria 4× facilita el despliegue en dispositivos con recursos limitados como pulsómetros, estetoscopios inteligentes o parches wearables, donde el cómputo y el consumo energético están restringidos. Gracias a una cuantización cuidadosa y a estrategias de inferencia optimizadas, el procesamiento puede realizarse on device en tiempo real, reduciendo latencias y preservando privacidad al evitar la transferencia constante de audio sensible a la nube.
Un modelo CNN extrae las representaciones espectrales del sonido pulmonar y una RNN o un bloque temporal modelan la secuencia respiratoria, mientras que la personalización por paciente ajusta umbrales y pesos con pocos datos locales para mejorar el rendimiento clínico. La técnica log-quant mantiene la fidelidad de las características críticas pese a mapear pesos a una representación más compacta, haciendo viable la detección precoz de crepitaciones, sibilancias o ruidos adventicios en entornos ambulantes.
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