"Pontevedra a la vanguardia en la inteligencia artificial aplicada a las heridas crónicas"

Pontevedra está a la vanguardia de la inteligencia artificial gracias a una aplicación que se puede utilizar en el ámbito profesional y en distintas modalidades en materia de heridas crónicas. Un proyecto común de aplicación para móviles, software y ordenadores que consigue un análisis de un tratamiento real. Sobre esta revolución tecnológica hemos podido hablar con José Manuel Rosendo, enfermero supervisor de procesos y cuidados de enfermería del área sanitaria Pontevedra-O Salnés.
José Manuel Rosendo, supervisor de procesos y cuidados de Enfermería en el área sanitaria de Pontevedra. DP
photo_camera José Manuel Rosendo, supervisor de procesos y cuidados de Enfermería en el área sanitaria de Pontevedra. DP

¿Cómo surge la idea del uso de la inteligencia artificial aplicada a las heridas crónicas?
Como investigador del Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur, (IISGS), se estableció una colaboración con el Centro Tecnológico de Telecomunicaciones de Galicia, (GRADIANT) para la aplicación de tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) en la evaluación automática de heridas a partir del uso de imágenes de heridas, y a partir de ahí, mucha implicación tesón y alegrías y disgustos, como casi en todas las investigaciones.

¿En qué consiste esta aplicación?
Utiliza el aprendizaje profundo, "Deep learning", aplicando algoritmos de Inteligencia artificial (IA) a una fotografía de la herida proporcionada por el profesional sanitario, después de enseñar a la aplicación a detectar los tejidos presentes en el lecho de la herida, con la premisa de adecuar el abordaje y tratamiento adecuado de las heridas, aplicando guías clínicas de tratamiento.

Es una ayuda a los profesionales sanitarios, en su labor asistencial en la toma de decisiones a la hora de aplicar el tratamiento de las Heridas Crónicas (HC), que están asociadas mayormente al envejecimiento y lesiones relacionadas con la dependencia, en el anciano frágil.

Teniendo en cuenta las múltiples variables que deben evaluarse en el tratamiento local en una HC y su repercusión en la evolución en el tiempo de la misma y el consumo de recursos, la finalidad de esta herramienta automática es evitar la variabilidad en el tratamiento optimizando el consumo de productos de cura en ambiente húmedo (CAH).

¿Cuáles son los beneficios de la misma?
La herida crónica es una lesión de la piel con escasa o nula tendencia a la cicatrización mientras se mantenga la causa que la produce.

En ella, el proceso de cicatrización se encuentra parcial o totalmente alterado, por lo que la probabilidad de cicatrización, si la dejamos evolucionar de manera natural, es baja.

Se ha estimado que el cuidado de estas patologías supone entre un 4-5 % de los presupuestos destinados a atención médica en los países desarrollados. Al evitar la variabilidad y recomendar el tratamiento más adecuado, reduce el tiempo de evaluación, aumenta la fiabilidad y reduce el número de apósitos mal aplicados de manera rápida, fiable, eficiente y a un menor coste.

Al recomendar el tratamiento más adecuado, reduce el tiempo de evaluación

¿Quiénes pueden utilizar esta aplicación?
Todos los profesionales sanitarios que trabajen con heridas dentro del ámbito de la comunidad autónoma de Galicia y que puede ser escalable a nivel nacional e internacional con un impacto en el desarrollo tecnológico e innovación en el Sistema Nacional de Salud (SNS). Así como, su adaptación a los cuidadores principales y alumnos de las disciplinas universitarias sanitarias.

¿Cuál es su forma de uso?
Es muy sencillo, el profesional sanitario obtiene una foto de la herida, la IA detecta los contornos de la herida, segmenta los tejidos presentes y los asocian a un tratamiento local con apósitos de CAH, de forma rápida.

¿Cuál es la importancia de la inteligencia artificial en cuanto a la detección del tejido?
Las técnicas avanzadas de Deep Learning (aprendizaje profundo) para mejorar los algoritmos de detección automática de la herida y la segmentación y clasificación de los tejidos presentes en la misma es fundamental, para ello se requiere el entrenamiento de una red neuronal convolucional, que es un tipo de red neuronal artificial en la cual se enseña a detectar os tejidos presentes en lecho de la herida, asociando estos tejidos presentes a un tratamiento óptimo local.

El profesional obtiene una foto de la herida, detecta los contornos segmenta los tejidos presentes y los asocian a un tratamiento local

¿Cómo se puede trabajar en la mejora de esta técnica?
La verdad es un trabajo de equipo, tanto equipo sanitario, en el cual quiero nombrar a los colaboradores, Tere Loureiro, Ana García y Jose Antonio Esperón, enfermeros todos ellos del área sanitaria Pontevedra y O Salnés, como institucional a la hora de conseguir finaciación para el desarrollo de la aplicación, ayudas para Financiación de Estudios de Viabilidad de Innovaciones en Salud financiado por FIPSE; el Proyecto de Desarrollo Tecnológico (DTS21/00108) en Salud financiado por el Instituto de Salud Carlos III; y también hemos contado con fondos del programa Úlceras Fóra del Servizo Integración Asistencial Subdirección Xeral de Xestión Asistencial e Innovación, de la Dirección Xeral de Asistencia Sanitaria del SERGAS.

Desde Instituto de Investigación Sanitaria Galicia Sur, y con colaboración con el Centro Tecnológico de Telecomunicaciones de Galicia (GRADIANT), seguimos apostando por la mejora en los cuidados locales de este problema de salud, intentando aumentar la calidad de vida de los pacientes que las padecen, así como ayudando a los profesionales a conseguirlo, optimizando su tiempo, facilitando la toma de decisiones y optimización de recursos materiales.

Actualmente, ¿cuál es el proceso de implantación de esta técnica?
La parte de inteligencia artificial está en fase de integración, no está metida en el sistema de manera definitiva. Yo calculo que estará incorporada aproximadamente en un plazo de 3 a 6 meses. Nuestra estimación siempre fue tener listo el proceso para el mes de junio.

Ante esta revolución tecnológica, ¿de qué manera y cómo reacciona el paciente?
En principio la reacción siempre de sorpresa, les llama mucho la atención como un dispositivo técnico puede llegar a analizar esto y cómo de forma rápida consigue un tratamiento, como es normal es muy sorprendente para ellas y ellos. Tenemos que tener en cuenta que con este tratamiento la evolución es siempre buena positiva, de tal modo que consigues una adherencia con el tratamiento y con el profesional sanitario.

¿En qué año comenzó este proceso?
El desarrollo de esta técnica comenzó en el año 2018 pero la fase de validación se inició en junio del 2022. Ahora empezaremos la segunda fase para instalarlo. Una vez termine esta segunda fase sería algo corporativo, se intentaría implementar en toda la comunidad autónoma, ese es el propósito.