IACTEC y la detección precoz del pie diabético

Las tres imágenes que obtiene la aplicación PINRELL se combinan en una sola. Crédito: IACTEC.
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La tecnología que se utiliza en investigación astrofísica no solo es útil en el espacio, muchas de las sofisticadas herramientas podrían llegar a tener una gran utilidad en el campo de la medicina. Bajo esta premisa se encuentra el equipo de Tecnología Médica (TECMED) de IACTEC, quienes desarrollan elementos que combinan métodos de la Inteligencia Artificial y el Machine Learning utilizados en astrofísica para el diagnóstico de patologías. Para celebrar el Día Internacional de la Diabetes, el equipo remarca la importancia de la problemática en el Archipiélago.

Crecimiento de la diabetes por islas. Crédito: Natalia Arteaga (IACTEC).
Evolución de casos de diabetes mellitus por islas. Crédito: Natalia Arteaga (IACTEC).

La diabetes ha sido catalogada por algunos expertos como una de las peores pandemias silenciosas. España es el segundo país de toda Europa con mayor prevalencia de diabetes. Canarias no se queda atrás, pues a nivel nacional encabeza, desde hace años, la lista de la comunidad con más personas diabéticas.

Uno de los principales problemas de la diabetes es la cantidad de complicaciones que derivan de ella. En casos extremos, lleva al desarrollo de problemas oculares, renales o el pie diabético. Este último es peligroso, pues el pie pierde poco a poco la sensibilidad debido a una mala circulación y se pueden llegar a crear úlceras que, si no son detectadas a tiempo, acaban derivando en amputaciones.

Para evitar llegar a este punto, el grupo de Tecnología Médica (TECMED) del IACTEC ha desarrollado PINRELL (Prototype for INfraREd analysis of Lower Limbs). Esta es una de las tres líneas principales de investigación en las que trabaja el equipo. Este subproyecto tiene un objetivo claro: ser una herramienta clave para la detección temprana de las patologías asociadas al pie diabético.

Se trata de un prototipo que integra varios sensores, principalmente visible e infrarrojo térmico, para la detección de la radiación natural del cuerpo. Actualmente, el equipo está desarrollando el diseño de un dispositivo compacto y portátil que integra los diferentes sensores de adquisición de imágenes junto con un computador contenedor del software y algoritmos de Inteligencia Artificial (IA). “Estos han sido específicamente diseñados para la mejora de la interpretabilidad de imágenes, la delimitación precisa de áreas de interés y la representación visual de imágenes médicas asociadas con casos clínicos específicos, de manera que sirvan como herramientas de apoyo al diagnóstico de patologías y a la investigación”, comenta Jordan Ortega, ingeniero de IA en tecnología médica.

Además, durante este último año se ha estado desarrollando la interfaz gráfica del dispositivo que “aporta una gran eficiencia y versatilidad para facilitar el uso de la aplicación para los ensayos clínicos”, según explica Robabeh Salehiozoumchelouei, ingeniera informática del proyecto.

Con PINRELL, el equipo ha implementado algoritmos de análisis de datos para la detección precoz de patologías asociadas al pie diabético. Se ha realizado un sistema basado en aprendizaje automático para encontrar y clasificar patrones anómalos de temperatura. “De esta forma, se han definido un conjunto de características básicas que, a partir de una imagen y de forma automática, permiten distinguir entre un pie sano y uno patológico“, explica Natalia Arteaga, ingeniera de Visión Artificial de TECMED.

PROMISSE Y MUTANT, más tecnología astrofísica aplicada a medicina

PINRELL no es el único proyecto que tiene en mano el equipo de TECMED. También han estado desarrollando PROMISSE (PROtotype for MIcrowave System for Subcutaenous anomaliEs) y MUTANT (Multimodal Tissue phANToms).

PROMISSE es una herramienta que permite caracterizar tejidos biológicos a distintas profundidades. Estos avances se han realizado en colaboración con Enrique Villa, ingeniero de microondas del Centro de Astrobiología del INTA-CSIC. Para calibrar el sistema tanto en profundidad como en temperatura se requiere el uso de fantomas o modelos creados artificialmente que emulan tejidos biológico. Aquí es donde entra en acción MUTANT. Este subproyecto está orientado al desarrollo de componentes que simulan tejidos biológicos.

Durante este último año se ha trabajado, en colaboración con el Departamento de Ingeniería Biomédica del Instituto Tecnológico de Canarias (ITC) y los Departamentos de Neumología y Radiología del Hospital Universitario de Canarias (HUC), en la creación de un modelo pseudoantropomórfico que simula tejido pulmonar y patologías comunes para intervenciones guiadas por ultrasonido. “Estos componentes proporcionan una herramienta para el entrenamiento del personal médico y permiten la adquisición de habilidades en procedimientos ecográficos pulmonares “, explica Arteaga.

El programa de Tecnología Médica integrado en IACTEC, el espacio de colaboración tecnológica y empresarial del IAC, cuenta con el apoyo del Cabildo de Tenerife a través del programa de Capacitación Tecnológica IACTEC (TF INNOVA), el programa de infraestructuras científicas del Ministerio de Ciencia e Innovación, y el programa INTERREG (MACBIOIDI2 MAC2/1.1b/352), entre otros, además de contar con la colaboración de diversas entidades públicas y privadas de investigación biomédica.

Últimas publicaciones científicas del grupo de Tecnología Médica:

https://www.mdpi.com/1424-8220/23/2/757

https://ieeexplore.ieee.org/document/9964207

https://www.mdpi.com/2079-6374/13/1/25

https://www.mdpi.com/2310-2861/9/2/74

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