Crean una aplicación que recomienda a partir de una foto el mejor tratamiento para una herida

Socialmente no tiene mucha visibilidad, pero consume una gran cantidad de recursos. Puede llegar a alcanzar el 5% del gasto en los sistemas sanitarios de países desarrollados. Son las heridas crónicas. Y el problema no va a mejorar en una sociedad en paulatino envejecimiento. Son lesiones asociadas a personas dependientes, por pie diabético y por falta de movilidad. El Centro Tecnológico de Telecomunicaciones de Galicia (Gradiant) y el Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur (IISGS) se han aliado para desarrollar una herramienta que, mediante el análisis de una imagen con inteligencia artificial, recomiende el mejor tratamiento a profesionales no expertos.

José Manuel Rosendo, supervisor de procesos y cuidados del Área Sanitaria de Pontevedra e investigador del IISGS, tenía que validar todas las peticiones de apósitos y material para el tratamiento de heridas crónicas. Recibía más de 20.000 al año. Para automatizar en parte ese proceso y acabar con ese cuello de botella, pensó en emplear la Inteligencia Artificial. Empezaron el proyecto ACE –Advanced Cutaneous Evaluator– en 2018 y, junto con Alberto Sánchez, del departamento de eSalud de Gradiant, han desarrollado un prototipo. Un producto mínimo viable que ahora deben someter a una validación clínica a gran escala.

Las heridas crónicas son muy prevalentes y su manejo es especialmente complejo porque hay gran variabilidad en el tratamiento, muchos productos disponibles y, a veces, poca experiencia en el profesional que tiene que tratarla. “No siempre tienen el conocimiento experto y actualizado” en el uso de ungüentos, cremas y apósitos con sustancias cicatrizantes, según explica Sánchez. “Lo hacen con la mejor voluntad, pero a veces no toman la medida adecuada y puede ser pernicioso y que se cronifique aún más la lesión”, añade.

'Deep learning'

Para evitar esta variabilidad, han creado una aplicación móvil –para usar en teléfonos inteligentes, tabletas u ordenadores– que aplica algoritmos de IA a una fotografía de la herida proporcionada por el sanitario –ya sea realizada en el momento o un archivo guardado–. A ese análisis de imagen con tecnología 'deep learning', se suman otros datos aportados por el profesional: es maloliente o no; supura o no... Con todo ello, la herramienta hace una recomendación sobre la estrategia de cuidado en base a guías clínicas actualizadas.

“Está dirigido a aquellos que no son muy expertos, pero también para los que lo son y les surgen dudas y quieren contrastar su decisión”, explica Rosendo. Destacan que esta herramienta reduce el tiempo de evaluación, aumenta la fiabilidad y reduce el número de apósitos mal aplicados de manera rápida, fiable, eficiente y con menor coste.

Como cada sistema sanitario cuenta con su propio catálogo de productos, también han incorporado un gestor que selecciona entre os apósitos y productos disponibles, por ejemplo, en el Sergas.

En este momento, el proyecto no cuenta con financiación activa. Recibió 30.000 euros de la convocatoria de ayudas para Financiación de Estudios de Viabilidad de Innovaciones en Salud financiado por FIPS; 47.850 euros del Proyecto de Desarrollo Tecnológico (DTS21/00108) en Salud financiado por el Instituto de Salud Carlos III; y también contó con fondos del programa Úlceras Fóra, de la Consellería de Sanidade.

“Tiene mucho potencial para convertirse en un producto comercializable y exportable”, defiende Sánchez, que destaca el “impacto real” que puede tener en la sociedad. Rosendo añade que están buscando otras utilidades para esta tecnología como, por ejemplo, apoyo al cuidador principal.