México debe apoyarse en las nuevas tecnologías para transformar su sistema de salud

Inauguran la IV edición de DHFM
Inauguran la IV edición de DHFM; revisan las 10 principales tecnologías que están impactando la salud en el mundo.

La medicina de hoy está siendo impulsada cada vez más por nuevas tecnologías, y en México es necesario que aprendamos a entenderlas, aplicarlas y que veamos cómo nos podemos apoyar en ellas para modelar y transformar el sistema de salud que queremos tener hacia el futuro.

Así lo estableció Héctor Valle Mesto, el presidente ejecutivo de la Fundación Méxicana para la Salud (FUNSALUD) en la ceremonia de inauguración del Digital Health Forum (DHFM) en el que se revisaron las principales tecnologías que están transformando el cuidado de la salud en el mundo y que contribuyen a estrechar la brecha de atención médica.

Por su parte, el Ing. Eric Hágsater, presidente del Consejo Directivo de FUNSALUD, dijo que ante la rápida transición demográfica que estamos viviendo, tenemos que parar y encontrar maneras de sumar entre todos y poner en la mesa nuevas fórmulas de cara al futuro.

Sabemos que la salud compite por recursos que otras áreas también requieren y en nuestro caso la falta de inversión complica el acceso a los profesionales de la salud, a infraestructura médica, medicamentos y dispositivos“. Por ello, subrayó, en FUNSALUD trabajamos en un modelo donde además de incrementar el presupuesto en salud y favorecer eficiencias, es fundamental incorporar esquemas innovadores y la inclusión de nuevas tecnologías para el manejo de enfermedades.

AMIIF

La ceremonia también contó con la intervención del director general de la Asociación Mexicana de Industrias de Investigación Farmacéutica (AMIIF), el Lic. Cristóbal Thompson, quien apuntó que AMIIF invertirá aproximadamente dos mil millones de dólares en los próximos años. 

… otro tema muy importante para mi es el de la investigación clínica. Hace poco más de un mes anunciamos, a través de nuestra presidenta, que AMIIF estaba lista y sus empresas a invertir aproximadamente dos mil millones de dólares durante este sexenio en investigación. El contacto entre paciente y la innovación va a ser fundamental“. 

También dijo que es indispensable que todos los elementos innovadores se aterricen en los usuarios: “Hemos hablado de…el expediente médico electrónico, el seguimiento al paciente, son unas herramientas fundamentales… y esperemos que pronto podamos llevar estos modelos innovadores a los pacientes“.

TecSalud

Asimismo, la Dra. Gabriela Díaz, en representación de la Escuela de Medicina y Ciencias de la Salud de la Ciudad de México del TecSalud, en su discurso indicó la necesidad de que en México se promuevan más las patentes realizadas por mexicanos. “El año pasado, en el 2018, China presentó el 46% del total de las patentes que se sometieron en el mundo. Le siguió Estados Unidos con el 18%, después Japón con el 9% y el resto de los países con el 27%. Y dentro de ese 27% está México muy abajo“.

Señaló que solo el 10% de las patentes que se recibieron en el Instituto Nacional de la Propiedad Industrial (INPI) fueron de empresas e individuos mexicanos. Para finalizar, agregó que, “en cuanto a la innovación tecnológica, en el 2017, que fue la última estadística que encontré, hay países que patentaron más de cuatro mil tecnologías en el mundo. Entre esos están Estados Unidos, Japón, China y Alemania. En México solo se patentaron 46“.

Por su parte, Hágsater aclaró la importancia de hacer todos los trabajos en el sector salud desde las 4P´s para lograr reducir la demanda de servicios y así coadyuvar a que la brecha de acceso a la salud se vaya cerrando. “Nuestro entendimiento de como reducir la demanda es trabajar en hacer salud bajo la tesis de las 4 P´s: predictiva, preventiva, personalizada y participativa. Donde realmente todo el mundo pudiera tener su tendencia genética y basado en eso, entender como se debe comportar respecto a su alimentación, por supuesto la medicina que toma, cuándo le corresponde y siempre en un ambiente altamente participativo. Participativo quiere decir, el paciente haciéndose cargo de su salud. También compartiendo con grupos, dando acceso a sus datos no de manera personalizada, pero si liberando su información para que podamos tener análisis que nos permitan tomar mejores decisiones“.

Respecto a las 4 P´s y su relación con las nuevas tecnologías indicó: “Qué esta pasando en medicina predictiva, preventiva, personalizada y participativa en temas específicos en enfermedades puntuales. Muchas veces nos pasa que, hablando con los médicos dicen, bueno eso es el futuro, y lo que vamos a hablar hoy, es que no sea el futuro. Tenemos que empezar a utilizarlo porque de lo contrario no vamos a lograr impactar positivamente esa reducción de demanda de los servicios de salud. A partir de la oferta hay que trabajar en la eficiencia del sistema, hay que traer más presupuesto. La iniciativa privada debe hacer mucho más, y tiene que contar con el marco jurídico para hacerlo“.

Tecnologías con repercusión en servicios de salud

Durante la presentación de los temas del Foro, Héctor Valle comentó varias de las tecnologías con una repercusión en los servicios de salud en el mundo. 

En el tema de blockchain, destacó que Mexico tiene avances importantes, y uno de ellos es el proyecto que trabaja Everardo Barojas. También señaló respecto a otros grupos que en nuestro país están haciendo seguimiento del trayecto completo que lleva una medicina desde que entra al hospital, hasta que se le entrega al paciente. Sobre realidad virtual citó el uso que se está haciendo de esta tecnología para coadyuvar en el tratamiento de ciertas enfermedades, entre las que destacan el manejo del dolor en cáncer y otras enfermedades crónicas, así como la atención de diversas variedades de fobias, afecciones del sistema nervioso central y entrenamiento de médicos a distancia.

Indispensable trabajo conjunto de médicos, ingenieros y pacientes, para innovación en salud

Mahuina Campos, Jefa del Departamento de Informática Biomédica de la Facultad de Medicina de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
Mahuina Campos, Jefa del Departamento de Informática Biomédica de la Facultad de Medicina de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).

En la creación de nuevas tecnologías para la salud se precisa la intervención de grupos multisectoriales para que las aplicaciones tengan un impacto más certero y puedan ser validadas, considera Mahuina Campos, Jefa del Departamento de Informática Biomédica de la Facultad de Medicina de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).

Campos presentó la ponencia Mecanismos de Validación y Certificación de Tecnologías de la Información y la Comunicación en Salud (TIC-S) en las mesas de trabajo previas al Digital Health Forum México 2019.

En entrevista comentó que los pacientes deben ser el centro de la innovación y todos los demás participantes, ubicarse alrededor de sus necesidades: “… nosotros nos movemos en el modelo de la triple hélice, que sería trabajar gobierno, universidad, industria. Pero también debemos incluir a la sociedad, a los pacientes porque son los usuarios en los que vamos a estar pensando”.

Mahuina Campos indicó que es indispensable que las nuevas tecnologías aplicadas a la salud cuenten con fundamentos científicos. “Hemos observado que, por ejemplo, en el área de tecnología, los ingenieros trabajan mucho y hacen muchas innovaciones. Pero nuestra experiencia es que no siempre se allegan de los médicos. Entonces a veces, sus propuestas pueden carecer de fundamentos científicos y ser incluso peligrosas para los pacientes. Y al revés, los médicos puede ser que quieran innovar, pero no tienen el know how de cómo realizarlo”.

También expuso que para complementar la innovación, a estos grupos multisectoriales debe integrarse la parte humanística: “Al estar el paciente en el centro, debemos ver la parte bioética; la social; e incluso política, por las repercusiones de estas tecnologías”.

Digital Health Forum México (DHFM) 2019, que se lleva a cabo los días 16 y 17 de octubre de 2019 en la Ciudad de México, es organizado por:

  • Fundación Mexicana para la Salud (Funsalud)
  • Facultad de Medicina de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)
  • Asociación Mexicana de la Industria de Investigación Farmacéutica (AMIIF)
  • Sistema de Salud del Tecnológico de Monterrey (TecSalud)

Uso de tecnología ha demostrado facilitar motivación y procesos de aprendizaje en niños con Trastornos del Espectro Autista

Pantalla del videojuego aventura de Pico
Videojuego Aventura de Pico, nivel 3

Comunicarse con las otras personas es una de las mayores dificultades que tienen los niños con autismo. Pedir ayuda, iniciar una interacción social; y compartir sus emociones se convierten en habilidades que necesitan ser aprendidas a partir de ejercicios y terapias. Las intervenciones basadas en juegos que implican el uso de la tecnología han demostrado facilitar la motivación; y los procesos de aprendizaje en niñas y niños con Trastornos del Espectro Autista (TEA).

Facilitar motivación y procesos de aprendizaje

Narcís Parés, miembro del grupo de investigación Cognitive Media Technologies; del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (DTIC) de la Universidad Pompeu Fabra de Barcelona (UPF), trabaja en la línea de investigación denominada “interacción de cuerpo entero“. En su laboratorio diseña diferentes aplicaciones para estudiar la mediación de las experiencias. Junto con el Hospital Sant Joan de Déu, creó Pico’s Adventure; un videojuego que promueve la comunicación social entre los participantes.

El videojuego tiene por objetivo facilitar la interacción de los niños con autismo a través de una serie de experiencias lúdicas y colaborativas. Como manifiesta Parés, “los primeros estudios experimentales mostraron su eficacia como complemento de las terapias convencionales“. “Desde entonces, Pico’s Adventure, ha pasado a ser un importante referente en la búsqueda de herramientas basadas en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) para fomentar las conductas de iniciación social en niños con trastornos del espectro autista“, añade.

El estudio “A full-body interactive videogame used as a tool to foster social initiation conducts in children with Autism Spectrum Disorders” (Un videojuego interactivo de cuerpo completo utilizado como herramienta para fomentar las conductas de iniciación social en niños con trastornos del espectro autista), se publicó en línea en Research in Autism Spectrum Disorders

En el artículo se explica que un grupo de 15 niños y niñas de 4 a 6 años con diagnóstico de TEA; participaron en 4 sesiones en las que interactuaron con el videojuego Pico’s Adventure y también con otros juegos. La investigación analizó el comportamiento de los participantes según una escala observacional.

De esta manera se estudiaron las conductas de iniciación social empleando el videojuego de interacción de cuerpo entero. Esto en comparación con la cantidad de conductas de iniciación social ocurridas durante una actividad de juego libre, en niñas y niños con TEA

Por juego libre en este caso nos referimos a juego con juguetes (cochecitos, muñecos, pelotas, etc.); solo o con pareja, sin guion ni reglas“, explica Parés. Los autores se plantearon la hipótesis de que el videojuego podría provocar un mayor número de conductas sociales. Por lo tanto, esta tecnología se podría proponer como herramienta para promover las habilidades de iniciación social.

Resultados

Los resultados mostraron que el videojuego favorece más las conductas de iniciación social que el juego libre, en niños con TEA cuando jugaban solos o por parejas. Además, cuando la niña o niño jugaba con los padres, el videojuego resultó ser tan eficaz como los juegos libres en la promoción de la iniciación social. El videojuego mostró ser igualmente eficiente en la reducción de comportamientos repetitivos; y en el aumento de la expresión gestual de los niños. Los videojuegos podrían considerarse como herramienta adecuada para fomentar los comportamientos sociales; y ser útiles también como complemento de los tratamientos habituales. Pero “se necesita seguir trabajando para poder apoyar esta hipótesis“, indicaron los investigadores.

Con impresión en 3D desarrollan sensor flexible e inalámbrico para monitorear flujo sanguíneo en vasos afectados por aneurismas cerebrales

impresión 3d
Los sensores inalámbricos se producen utilizando una impresora 3D de chorro de aerosol. Un ejemplo de la película de nanopartículas de plata se muestra a la derecha.

Un sensor inalámbrico lo suficientemente pequeño como para ser implantado en los vasos sanguíneos del cerebro humano, podría ayudar a los médicos a evaluar la curación de los aneurismas, protuberancias que aparecen en los vasos sanguíneos y que pueden causar hemorragias severas. El sensor flexible, que funciona sin baterías, se enrolla alrededor de stents o desviadores implantados para controlar el flujo sanguíneo en los vasos afectados por dichos aneurismas.

A menor costo en menos tiempo

Con el objetivo de reducir los costos y acelerar el proceso para la producción de los sensores flexibles, se utiliza la impresión 3D de chorro de aerosol con lo que se crean trazas de plata conductoras en sustratos elastoméricos. La técnica de fabricación aditiva 3D permite la producción de características electrónicas muy pequeñas en un solo paso, sin usar los procesos tradicionales de litografía de varios pasos en un cuarto limpio con control de partículas de polvo. Se cree que el dispositivo es la primera demostración de la impresión 3D con chorro de aerosol para producir un sistema de detección implantable y extensible para monitoreo inalámbrico.

La belleza de nuestro sensor es que puede integrarse perfectamente en los stents médicos existentes o en los desviadores de flujo que los médicos ya están utilizando para tratar los aneurismas“, dijo Woon-Hong Yeo, profesor asistente en la Escuela de Ingeniería Mecánica George W. Woodruff del Instituto de Tecnología de Georgia (Georgia Tech por su nombre en inglés) y del Departamento de Ingeniería Biomédica Wallace H. Coulter en Georgia Tech y Emory University. “Podríamos usarlo para medir el flujo sanguíneo entrante al saco del aneurisma para determinar como evoluciona el aneurisma y alertar a los médicos si cambia el flujo“.

El sensor, que se inserta usando un sistema de catéter, usa un acoplamiento inductivo de señales para permitir la detección inalámbrica de la hemodinámica biomimética del aneurisma cerebral.

Resultados

La investigación se publicó en el artículo “Fully Printed, Wireless, Stretchable Implantable Biosystem toward Batteryless, Real‐Time Monitoring of Cerebral Aneurysm Hemodynamics“, (Biosistema implantable estirable, completamente impreso, inalámbrico, hacia la monitorización en tiempo real sin batería de la hemodinámica del aneurisma cerebral), el 7 de agosto en la revista Advanced Science.

Monitorear el progreso de los aneurismas cerebrales actualmente requiere de realizar repetidas imágenes de angiografía utilizando materiales de contraste que pueden tener efectos secundarios. Por ello y por los costos, el uso de la técnica de imagen debe ser limitado. Sin embargo, un sensor colocado en un vaso sanguíneo podría permitir evaluaciones más frecuentes, sin el uso de tintes de imagen.

Para los pacientes que se han sometido a un procedimiento, podríamos determinar si el aneurisma se está ocluyendo adecuadamente sin usar ninguna herramienta de imagen“, dijo Yeo. “Podremos medir con precisión el flujo sanguíneo para detectar cambios tan pequeños como 0.05 metros por segundo“.

Detalles del sensor

sensor
Esta imagen de acercamiento muestra detalles del sensor ultrafino de bajo perfil para controlar el flujo sanguíneo en el cerebro.

El sensor de 6 capas está fabricado con poliamida biocompatible; 2 capas separadas de un patrón de malla producido a partir de nanopartículas de plata; un material dieléctrico; y un material de encapsulación de polímero blando. El sensor estaría envuelto alrededor del stent o desviador de flujo, que debe tener menos de 2 o 3 milímetros de diámetro para encajar en los vasos sanguíneos.

Para recoger la energía electromagnética, el dispositivo incluye una bobina. La sangre que fluye a través del sensor implantado cambia su impedancia. Esto altera las señales que pasan a través del dispositivo en su camino hacia una tercera bobina ubicada fuera del cuerpo. En el laboratorio, Yeo y sus colaboradores han medido los cambios de capacitancia a 6 centímetros de un sensor implantado en la piel para simular el tejido cerebral.

La velocidad de flujo se correlaciona muy bien con el cambio de impedancia de energía que podemos medir“, dijo Yeo. “Hemos hecho que el sensor sea muy delgado y deformable para que pueda responder a pequeñas variaciones en el flujo sanguíneo“.

Impresión 3D

El uso de la técnica de impresión 3D de chorro de aerosol fue esencial para producir una electrónica elástica y flexible necesaria para el sensor. La técnica utiliza un aerosol con partículas para crear patrones. Esto permitie tamaños de características más estrechos que la impresión de inyección de tinta convencional.

Podemos controlar la velocidad de impresión, el ancho de impresión y la cantidad de material que se inyecta“, dijo Yeo. “Los parámetros se pueden optimizar para cada material, y podemos usar materiales que tengan una amplia gama de viscosidad“.

Debido a que el sensor puede producirse en un solo paso, podría fabricarse en mayor volumen. Es decir, sin las costosas instalaciones de control de partículas de un cuarto limpio.

Siguientes pasos

En una siguiente fase con el sensor de aneurisma, “podremos medir cómo la presión contribuye al cambio de flujo“, explicó Yeo. “Eso permite utilizar el dispositivo para otras aplicaciones, como mediciones de presión intracraneal“.

El equipo de investigación de Yeo también ha desarrollado un monitor flexible y portátil para la salud capaz de proporcionar Electrocardiogramas y otra información. Menciona que el éxito de la técnica de monitoreo demuestra el potencial de la electrónica suave inalámbrica inteligente; y conectada basada en nanomateriales; mecánica extensible y algoritmos de aprendizaje automático.”Estamos entusiasmados de que se reconozca el potencial de esta tecnología“, agregó Yeo. “Existen muchas oportunidades para integrar este mecanismo de detección en membranas ultrafinas que se pueden implantar en el cuerpo“.

Sistema predictivo de cuidados paliativos ayuda a impulsar consultas oportunas

médico con una computadora
Palliative Connect se basa en datos de la historia clínica electrónica y utiliza el aprendizaje automático para desarrollar una puntuación.

De acuerdo con un nuevo estudio realizado por investigadores de la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania, se descubrió que Palliative Connect, un sistema de activación desarrollado en Penn Medicine (Sistema de Salud de la Universidad de Pennsylvania) y que funciona con análisis predictivos; es eficaz para aumentar las consultas de cuidados paliativos para pacientes gravemente enfermos. Después de que se implementó el sistema, la consulta de cuidados paliativos aumentó en un 74 por ciento.

Estudio piloto

El estudio “Electronic Health Record Mortality Prediction Model for Targeted Palliative Care Among Hospitalized Medical Patients: a Pilot Quasi-experimental Study” (Modelo de predicción de mortalidad de registros electrónicos de salud para cuidados paliativos dirigidos a pacientes hospitalizados: un estudio piloto cuasi-experimental) fue publicado en el Journal of General Internal Medicine.

Existe un amplio reconocimiento de la necesidad de mejorar la calidad de los cuidados paliativos para pacientes gravemente enfermos; y la consulta de cuidados paliativos se ha asociado con mejores resultados para estos pacientes“, dijo la autora principal del estudio, Katherine Courtright, profesora asistente de Alergia y Cuidados Críticos, Hospicio y Medicina Paliativa.

Según el Centro para Avanzar en Cuidados Paliativos, los cuidados paliativos es la atención médica especializada centrada en proporcionar alivio de los síntomas; y el estrés de una enfermedad grave para mejorar la calidad de vida de los pacientes y sus familias. Este tipo de asistencia es apropiada para pacientes de cualquier edad y durante cualquier etapa de la enfermedad. 

Palliative Connect

Palliative Connect se basa en datos de la historia clínica electrónica y utiliza el aprendizaje automático para desarrollar una puntuación. La cual se basada en 30 factores diferentes del pronóstico probable de una persona durante 6 meses. El período de tiempo que los médicos deben usar para tomar una decisión del beneficio de una consulta de cuidados paliativos.

Nina O’Connor, jefa de Cuidados Paliativos de Penn Medicine y también autora del estudio, evaluó Palliative Connect durante un período de 8 semanas entre diciembre de 2017 y febrero de 2018. En ese lapso, 134 pacientes que habían ingresado en un hospital de Filadelfia. se compararon con una población similar de 138 pacientes seleccionados desde antes de que se aplicara Palliative Connect.

Resultados

En el grupo de pacientes en los que se aplicó Palliative Connect, las consultas aumentaron significativamente, subiendo de 22 a 85. Además, los pacientes fueron atendidos con cuidados paliativos más temprano en su estancia en el hospital, un promedio de un día y medio antes.

Sin embargo, los médicos del equipo primario podían rechazar algunas de las consultas solicitadas y los investigadores encontraron que alrededor del 43% lo hizo,  proporcionando varias razones para ello. Éstas incluyeron:

  • La sensación del médico de que ya estaban cumpliendo con las necesidades del paciente,
  • o que no existía una necesidad de cuidados paliativos en ese momento.

Estas explicaciones, dijo Courtright, resaltan el hecho de que el pronóstico no es una medida perfecta de las necesidades de cuidados paliativos para cada paciente, es sólo un aspecto de una enfermedad grave.

El estudio también mostró que ninguno de los pacientes o sus cuidadores rechazó una consulta activada después de que fuera aceptada por el médico del equipo primario.

Este enfoque nos ayuda a poner un pie en la puerta y realmente explicar qué es el cuidado paliativo para los pacientes y sus familias“, explicó Courtright. “A veces, los equipos primarios tienen la sensación de que los pacientes o las familias dudan o no quieren hablar sobre los cuidados paliativos. Pero cuando un clínico entra en la sala y explica lo que hacen, a menudo las personas realmente se alegran de vernos allí“.

Los investigadores creen que ésta es la primera vez que se prueba un sistema de predicción escalable basado en datos de este tipo en un entorno clínico real para cuidados paliativos. Se han utilizado otros desencadenantes, pero pocos se han desarrollado a partir de evidencia empírica y aún menos que se hayan probado rigurosamente.

Siguiente paso

En el futuro, los investigadores planean continuar ajustando el modelo de predicción de Palliative Connect. Además, se está realizando otro estudio para evaluar la perspectiva de los médicos, pacientes y médicos de cuidados paliativos en los desencadenantes de consultas, para informar mejor el uso futuro de tales intervenciones.

Nuestro objetivo es que cada paciente gravemente enfermo tenga una conversación con su médico sobre sus prioridades y deseos y que documente esas prioridades en la historia clínica“, dijo O’Connor. “Creemos que los desencadenantes nos permiten hacer eso, por lo que continuaremos evaluando y refinando para ayudar a más pacientes“.

Nueva herramienta usa aprendizaje automático para determinar candidatos a trombectomía endovascular

La herramienta puede analizar imágenes, “aprendiendo” automáticamente sutiles patrones

Un algoritmo desarrollado por la el Centro de Ciencias de la Salud de la Universidad de Texas en Houston (UTHealth) puede ayudar a los médicos que se encuentran fuera de los principales centros de tratamiento, a evaluar si un paciente que sufre un accidente cerebrovascular isquémico, se beneficiaría de un procedimiento endovascular para eliminar un coágulo que obstruye una arteria.

Los resultados de su estudio clínico, se publicaron en línea en la revista Stroke en el artículo “Machine Learning–Enabled Automated Determination of Acute Ischemic Core From Computed Tomography Angiography” (Determinación automatizada habilitada por aprendizaje automático del núcleo isquémico agudo de la angiografía por tomografía computarizada).

La trombectomía endovascular es un procedimiento que consiste en enhebrar un catéter a través de la arteria femoral, desde la extremidad inferior hasta el cerebro, donde el coágulo se puede eliminar mecánicamente. Desde 2015, los estudios han demostrado que puede mejorar los resultados para los pacientes con accidente cerebrovascular. Pero solo si la cantidad de tejido cerebral lesionado es mínima en el momento del tratamiento.

Desafortunadamente, la neuroimagen avanzada útil para detectar en cuestión de horas si un paciente es candidato para el tratamiento, se limita a la resonancia magnética emergente o la perfusión de tomografía computarizada (TC). Ese tipo de tecnología y experiencia no están disponibles en la mayoría de los hospitales comunitarios y centros de accidente cerebrovascular primario.

Con la trombectomía endovascular, ahora tenemos un tratamiento para el accidente cerebrovascular isquémico que es realmente revolucionario. Nos permite llevar a los pacientes con accidente cerebrovascular de una discapacidad grave y devolverlos a una vida casi normal“, dijo el médico Sunil A. Sheth, uno de los autores del artículo y profesor de neurología en la Escuela de Medicina McGovern en UTHealth. “Desafortunadamente, las técnicas de imagen avanzadas utilizadas actualmente para identificar qué pacientes se benefician de este procedimiento no están ampliamente disponibles fuera de los grandes hospitales de referencia. Como resultado, la mayoría de los pacientes con accidente cerebrovascular no tienen acceso a pruebas de detección basadas en las guías para estos tratamientos”.

En respuesta, los doctores Sheth y Luca Giancardo, autor principal y profesor asistente de la Facultad de Informática Biomédica de la UTHealth, desarrollaron una herramienta de aprendizaje automático que podría usarse con una técnica de imagen ampliamente disponible, el angiograma TC. La herramienta puede analizar imágenes, “aprendiendo” automáticamente sutiles patrones que se pueden usar como intermediario para otras modalidades de imagen más avanzadas; pero no fácilmente disponibles, como la perfusión TC. La arquitectura de aprendizaje automático, llamada DeepSymNet, se desarrolló en UTHealth.

Para probar la herramienta, el equipo de investigación identificó a los pacientes que habían sufrido un accidente cerebrovascular o tenían condiciones que lo imitaban.

De los 224 pacientes que tuvieron accidente cerebrovascular, 179 tenían vasos sanguíneos cerebrales que estaban bloqueados. El algoritmo DeepSymNet aprendió a identificar estos bloqueos a partir de las imágenes de angiograma TC; y entrenó al software para usar esas mismas imágenes para definir el área del cerebro que había muerto, usando imágenes previas de perfusión CT como la “norma de oro“.

La ventaja es que no tiene que estar en un centro de salud académico o en un hospital de atención terciaria para determinar si este tratamiento beneficiaría al paciente. Y lo mejor de todo, el angiograma TC ya se usa ampliamente para pacientes con accidente cerebrovascular“, dijo Sheth.

Nueva tecnología de imágenes en tiempo real tiene potencial de eliminar necesidad de cirugías secundarias en oncología

Parsin Haji Reza
El investigdor Parsin Haji Reza de la Universidad de Waterloo trabajando en su laboratorio.

El tratamiento del cáncer podría mejorar dramáticamente con un invento de la Universidad de Waterloo, de Ontario, Canadá, que permite localizar con precisión los bordes de los tumores cancerosos durante una cirugía para extirparlos.

Antecedentes

La nueva tecnología de imágenes utiliza una forma en que la luz de los lásers interactúa con los tejidos cancerosos y los sanos para distinguir unos de otros en tiempo real; y sin contacto físico. Es un avance que genera el potencial de eliminar la necesidad de cirugías secundarias para extirpar el tejido maligno.

Este es el futuro, un gran paso hacia nuestro objetivo final de revolucionar la oncología quirúrgica“, dijo Parsin Haji Reza, profesor de ingeniería de diseño de sistemas que dirige el proyecto: “Intraoperatoriamente, durante la cirugía, el médico podrá ver exactamente qué cortar y cuánto cortar“.

Un artículo sobre el trabajo, “All-optical Reflection-mode Microscopic Histology of Unstained Human Tissues” (Histología microscópica en modo de reflexión totalmente óptico de tejidos humanos no teñidos), se publicó el pasado 16 de septiembre en la revista Scientific Reports.

Actualmente los médicos confían principalmente en imágenes de resonancia magnética preoperatorias y tomografía computarizada; además de su experiencia y la inspección visual que realizan, para determinar los márgenes de los tumores durante las operaciones.

Luego, las muestras de tejido se envían a los laboratorios para su análisis, con un tiempo de hasta 2 semanas para que los resultados muestren si el tumor se extirpó por completo o no.

En un 10% de los casos puede haberse omitido una parte del tejido canceroso y se requiere de una segunda operación para removerlo. Las tasas varían ampliamente para los diferentes tipos de tumores.

Tecnología fotoacústica

La tecnología desarrollada en la Universidad de Waterloo es fotoacústica y funciona enviando pulsos de luz láser al tejido objetivo, que los absorbe, calienta, expande y produce ondas de sonido. Un segundo láser lee esas ondas de sonido; que luego se procesan para determinar si el tejido es canceroso o no.

El sistema ya se ha utilizado para hacer imágenes precisas de muestras de tejido humano incluso relativamente gruesas y no tratadas por primera vez. 

Siguientes pasos

Los siguientes pasos incluyen la obtención de imágenes de muestras de tejido recientemente tomadas durante las cirugías; la integración de la tecnología en un microscopio quirúrgico y finalmente, el uso del sistema directamente en los pacientes durante las operaciones.

Esto tendrá un tremendo impacto en la economía de la atención de la salud; será sorprendente para los pacientes y brindará a los médicos una nueva y gran herramienta“, dijo Haji Reza, director de PhotoMedicine Labs en Waterloo:Ahorrará mucho tiempo, dinero y ansiedad“.

Los investigadores esperan desarrollar un sistema completamente funcional dentro de aproximadamente 2 años. El proceso incluye la necesidad de superar obstáculos éticos y asegurar los permisos regulatorios.

Desarrollan báscula para monitorear insuficiencia cardiaca

prototipo
Las señales de balistocardiografía de alta calidad pueden recolectarse en un entorno hogareño y usarse para detectar el estado clínico de los pacientes con IC

Un dispositivo registra un electrocardiograma a través de los dedos de las manos y con una especie de báscula, mide el movimiento del cuerpo que se origina por la energía transmitida desde el corazón hacia las grandes arterias. Con esa información, las herramientas de aprendizaje automático, calculan los síntomas de insuficiencia cardiaca.

Así es como los investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia (Georgia Tech, por su nombre en inglés) imaginan que su dispositivo experimental llegará a los pacientes algún día, y en el estudio “Classification of Decompensated Heart Failure from Clinical and Home Ballistocardiography” (Clasificación de la insuficiencia cardíaca descompensada a través de la balistocardiografía clínica y domiciliaria), informaron el éxito de la prueba de concepto al registrar y procesar datos de 43 pacientes con insuficiencia cardíaca

La idea es que una versión comercializable futura de la escala de monitoreo,  notificaría al médico, quien llamaría a la persona para ajustar su medicación en casa, con suerte evitándole una larga estadía en el hospital y un sufrimiento innecesario.

El balistocardiograma es una medición que los investigadores tomaban con más frecuencia hace unos 100 años, pero la abandonaron cuando la tecnología de imagen la superó con creces. Ahora, con la computación moderna, los investigadores la están encontrando útil de nuevo.

De acuerdo con Alberto Barón, en la Revista Colombiana de Cardiología, “El balistocardiograma (BCG) es el registro del movimiento del cuerpo que se origina por la energía transmitida desde el corazón hacia las grandes arterias como consecuencia de la salida de la sangre desde los ventrículos y del retroceso del cuerpo como reacción. Esta energía causa un desplazamiento del cuerpo en sentido cefálico, para luego cambiar en dirección opuesta cuando la sangre fluye por la aorta descendente.

 “Es la primera vez que en nuestro trabajo utilizamos BCG para clasificar el estado de los pacientes con insuficiencia cardíaca“, dijo Omer Inan, investigador principal del estudio y profesor asociado en la Escuela de Ingeniería Eléctrica e Informática de Georgia Tech.

Crisis de salud

La insuficiencia cardíaca (IC) afecta a 6.5 ​​millones de estadounidenses y es una enfermedad de progresión lenta, en la que el corazón funciona cada vez con menos eficacia. Muchas personas lo conocen como insuficiencia cardíaca congestiva porque un síntoma importante es la acumulación de líquido, que puede congestionar los pulmones, dificultar la respiración e incluso, causar la muerte.

Los pacientes sufren hospitalizaciones repetidas para ajustar los medicamentos cuando su condición disminuye, o se “descompensa“, lo que hace que la insuficiencia cardíaca sea un factor importante de ingresos hospitalarios y costos de atención médica. El monitoreo domiciliario reduce las hospitalizaciones, pero actualmente requiere un procedimiento invasivo.

La investigación de Georgia Tech estuvo detrás del lanzamiento de un dispositivo de monitoreo domiciliario de insuficiencia cardíaca implantable en 2011. Pero esta nueva solución potencialmente prescindiría del procedimiento, costaría mucho menos y sería mucho más simple de usar, reduciendo la resistencia de los pacientes al monitoreo domiciliario. 

Dada su etapa inicial, la escala BCG-Electrocardiograma (ECG) del estudio, funcionó bien en las pruebas de hospital pero también en las pruebas en el hogar, lo cual fue prometedor, ya que la solución apunta principalmente al uso eventual en los domicilios.

El equipo de investigación, incluyó colaboradores de la Universidad de California de su sede en San Francisco y de  la Universidad Northwestern, publicó sus resultados en la revista IEEE Transactions on Biomedical Engineering, del  Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

La parte electrocardiograma de la escala experimental no es nueva ni su gran información de diagnóstico, pero por sí sola no dice lo suficiente sobre la insuficiencia cardíaca. La parte de BCG es principalmente nueva, y parece valiosa para monitorear la insuficiencia cardíaca, pero también es difícil de grabar e interpretar.

El ECG tiene ondas características que los médicos han entendido durante 100 años, y ahora, las computadoras lo leen muchas veces“, dijo Inan. “Los elementos de la señal de BCG aún no se conocen bien, y no se han medido mucho en pacientes con insuficiencia cardíaca“.

El electrocardiograma es eléctrico; el cuerpo conduce bien sus señales y las grabaciones son claras. Por el contrario, el BCG es una señal mecánica; la grasa corporal lo amortigua, y enfrenta muchas interferencias en el cuerpo, como variaciones de tejidos y movimientos musculares. Los BCG también son más “ruidosos” en personas con enfermedad cardiovascular.

Los pacientes con insuficiencia cardíaca tienden a ser más débiles, e inicialmente, a los investigadores les preocupaba que se tambalearan en las escalas durante las pruebas en el hogar, agregando aún más ruido a los BCG. Pero las grabaciones fueron muy productivas.

Aunque una lectura del balistocardiograma  es garabato en comparación con los grabados casi uniformes de un ECG, los BCG tienen algunos patrones que son paralelos a los de un electrocardiograma. Por ejemplo, el gran pico ascendente en un ECG es seguido por la gran “onda J” del BCG.

Latidos inconsistentes

Los investigadores procesaron BCG con 3 algoritmos de aprendizaje automático, revelando patrones que difieren cuando se descompensa la insuficiencia cardíaca de un paciente.

En alguien con insuficiencia cardíaca descompensada, el flujo de sangre a través de las arterias se vuelve más desordenado, y lo vemos en la señal mecánica del BCG“, dijo Inan. “Esa diferencia no aparece en el ECG porque es una señal eléctrica“.”La característica más importante era el grado en que el BCG es variable, lo que significaría un flujo sanguíneo inconsistente. Si corta la grabación en intervalos de 20 segundos y los segmentos individuales difieren mucho entre sí, eso es un buen marcador de descompensación“, explicó Inan.

Piel artificial podría ayudar en rehabilitación e incorporar el tacto en la realidad virtual

sistema de sensores y actuadores
El sistema permite que la piel artificial se adapte a la forma exacta de la muñeca del usuario.

Al igual que nuestros sentidos de audición y visión, nuestro sentido del tacto juega un papel importante en la forma en que percibimos e interactuamos con el mundo que nos rodea. La tecnología capaz de replicar nuestro sentido del tacto, es conocida como retroalimentación háptica. Con la que se puede mejorar en gran medida las interfaces humano-computadora y humano-robot para aplicaciones como: la rehabilitación médica y la realidad virtual.

Esto de acuerdo con la información publicada en el artículo “Closed-Loop Haptic Feedback Control Using a Self-Sensing Soft Pneumatic Actuator Skin” (Control de retroalimentación háptica de ciclo cerrado utilizando una piel de actuador neumático suave autodetectable) en la revista Soft Robotics.

Los científicos del Laboratorio de Robótica Reconfigurable (RRL, Reconfigurable Robotics Lab) de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL École Polytechnique Fédérale de Lausanne)  encabezado por Jamie Paik; y el Laboratorio de Interfaces Bioelectrónicas Suaves (LSBI, Laboratory for Soft Bioelectronic Interfaces), encabezado por Stéphanie Lacour en la Escuela de Ingeniería, se han unido para desarrollar una piel artificial suave y flexible hecha de silicona y electrodos. Ambos laboratorios son parte del programa The National Centre of Competence in Research (NCCR) Robotics.

Piel artificial

El sistema de sensores y actuadores suaves permiten que la piel artificial se adapte a la forma exacta de la muñeca de un usuario; y por ejemplo proporcione una retroalimentación háptica en forma de presión y vibración. Los sensores de tensión miden continuamente la deformación de la piel para que la retroalimentación háptica se pueda ajustar en tiempo real y producir una sensación táctil lo más realista posible.

Esta es la primera vez que desarrollamos una piel artificial completamente suave donde se integran sensores y actuadores“, dice Harshal Sonar, autor principal del estudio. “Esto nos da un control de circuito cerrado; lo que significa que podemos modular de manera precisa y confiable la estimulación vibratoria que siente el usuario. Esto es ideal para aplicaciones portátiles, como para probar la propiocepción de un paciente en aplicaciones médicas“.

Háptica intercalada entre capas de silicona

La háptica es una tecnología para crear una experiencia táctil al aplicar fuerza, vibraciones o movimientos al usuario.

La piel artificial contiene suaves actuadores neumáticos que forman una membrana que puede inflarse bombeando aire hacia ella. Los actuadores se pueden sintonizar a presiones y frecuencias variables (hasta 100 Hz, o 100 impulsos por segundo). La piel artificial vibra cuando la membrana se infla y desinfla rápidamente.

En la capa superior de la membrana se encuentra el sensor; y contiene electrodos que son suaves hechos de una mezcla de galio líquido-sólido. Estos electrodos miden continuamente la deformación de la piel y envían los datos a un microcontrolador. Éste utiliza la retroalimentación para ajustar la sensación transmitida al usuario; en respuesta a los movimientos del usuario y los cambios en los factores externos.

La piel artificial puede estirarse hasta 4 veces su longitud original por hasta un millón de ciclos. Eso la hace particularmente atractiva para una serie de aplicaciones del mundo real. Por ahora, los científicos lo han probado en los dedos de los usuarios; y todavía se encuentran trabajando en mejorar la tecnología.

El siguiente paso será desarrollar un prototipo totalmente portátil para aplicaciones en rehabilitación y realidad virtual y aumentada“, dice Sonar. “El prototipo también se probará en estudios neurocientíficos. En donde se puede usar para estimular el cuerpo humano mientras los investigadores estudian la actividad cerebral dinámica en experimentos de resonancia magnética“.

Desarrollan calculadora en la web para clasificar prioridad de riesgos después de la menopausia

Calculadora de riesgo
Una herramienta para ayudar a las mujeres a dejar de preocuparse demasiado por los riesgos para la salud que probablemente no sean factores

A medida que crecen los riesgos de enfermedades cardíacas; derrames cerebrales; y cáncer, una nueva calculadora en línea guía a las mujeres a centrarse en las afecciones que deben ser su principal preocupación.

Expertos en salud pública; medicina; y ciencias de la computación de Estados Unidos y Arabia Saudita han desarrollado una calculadora en la web que ayuda a las mujeres de mediana edad a predecir sus riesgos de afecciones que se vuelven más probables con la edad.

Dirigido por John Robbins del Centro Médico Davis de la Universidad de California (UC Davis Health), la calculadora de predicción de riesgos es única. En el sentido de que explica simultáneamente múltiples afecciones de salud, en lugar de una a la vez. También identifica la probabilidad cambiante de esas condiciones en el tiempo.

El trabajo fue presentado en el artículo: “Development of a comprehensive health-risk prediction tool for postmenopausal women“; (Desarrollo de una herramienta integral de predicción de riesgos de salud para mujeres posmenopáusicas).

La herramienta “les da a las mujeres y a sus médicos una idea en lo que deben concentrarse“, afirmó Robbins. “La mayoría está preocupada por el cáncer de mama y, por supuesto, deberían estarlo. Pero si su historial y estilo de vida indican que su mayor riesgo es la enfermedad cardíaca, esa debería ser su principal preocupación“.

Basado en datos de WHI

La calculadora se basa en datos de la Iniciativa de la Salud de la Mujer (WHI, Women’s Health Initiative); un estudio a largo plazo de más de 160,000 mujeres estadounidenses de 50 a 79 años. La información demográfica; de estilo de vida; historial médico; y resultados de salud de WHI ha respaldado estudios innovadores centrados en mejorar la atención a las mujeres posmenopáusicas.

Robbins anteriormente utilizó los datos para estudiar cómo la ascendencia derivada genéticamente afecta el riesgo de enfermedad. También fue investigador principal del sitio WHI de UC Davis.

Comparación de riesgos probables

El resultado de su estudio actual basado en WHI es una calculadora interactiva ubicada en una página web. Después de responder entre 35 y 50 preguntas relacionadas con la salud actual y pasada; y los antecedentes familiares; la herramienta muestra a la mujer, la probabilidad de sufrir en los próximos 5, 10 o 15 años:

  • ataque cardíaco
  • cáncer de mama, pulmón o colorrectal
  • derrame cerebral
  • fractura de cadera

El riesgo de una enfermedad siempre es relativo a los riesgos de otra y nuestra herramienta explica esos riesgos competitivos“, dijo Robbins. “El objetivo es ayudar a las mujeres a dejar de preocuparse demasiado por los riesgos para la salud que probablemente no sean factores y se orienten en los que sí lo son“.