Investigadores y
estudiantes del Laboratorio de Neuroingeniería de la Escuela de Ciencia y
Tecnología de la UNSAM desarrollaron un escáner que utiliza inteligencia
artificial para prevenir infartos en servicios de emergencias y ambulancias.
Ahora, junto con especialistas del CEMIC, están desarrollando el protocolo de
validación para probar la eficacia de estos equipos con pacientes reales.
Las enfermedades cardiovasculares
como el infarto y el accidente cerebro-vascular constituyen la primera causa de
muerte en la Argentina. En estos casos, el tiempo es crucial para salvar vidas
y reducir secuelas. Para asistir al personal de salud que interviene en estas
emergencias, un equipo de estudiantes e investigadores del Laboratorio de
Neuroingeniería (LabNIng)
que forma parte del Instituto de Tecnologías Emergentes y Ciencias Aplicadas (ITECA) de nuestra Escuela de Ciencia y
Tecnología (ECyT)
desarrolló un escáner con inteligencia artificial capaz de prevenir infartos.
Este equipo junto con otros inversores, decidieron fundar una EBCT/Spinoff
llamada Quanttrace para llevar este y otros desarrollos al mercado.
Junto con profesionales del
Centro de Educación Médica e Investigaciones Clínicas Norberto Quirno (CEMIC), el equipo trabaja
ahora en el desarrollo del protocolo de validación para corroborar su eficacia
en pacientes reales. Asimismo, espera poder conseguir nuevos patrocinadores
para avanzar en esta nueva etapa.
El software y hardware basado
en inteligencia artificial para el diagnóstico automático de infarto agudo de
miocardio e isquemia miocárdica es uno de los 136 proyectos financiados por la
línea UNSAM Investiga–Alianzas Estratégicas.
El problema del
diagnóstico
Actualmente, cuando las personas
llegan con síntomas a los servicios de emergencias o son asistidas en
ambulancias, se les hacen electrocardiogramas en papel para detectar un posible
infarto. El problema es que, en general, no hay personal capacitado que pueda
leer los resultados del estudio in situ. Lo que se suele hacer,
entonces, tanto en la ambulancia como en la institución de atención primaria,
es tomar una foto de los resultados y mandarla por Whatsapp a especialistas de
la institución que puedan asistir a distancia.
Para resolver esa situación, lxs
investigadorxs desarrollaron una solución con inteligencia artificial basada en
redes neuronales que, conectada a un escáner y a una computadora portátil, es
capaz de tomar la imagen en papel del electrocardiograma, digitalizarla y, en
cuestión de segundos, leer los resultados y determinar si la persona está
sufriendo una cardiopatía isquémica o no.
La idea es comercializar el
software junto con el escáner, dado que, si bien simple vista la digitalización
del electrocardiograma puede verse igual que en el papel, hay detalles
imperceptibles que pueden hacer variar el resultado. Foto: Pablo Carrera Oser.
“La idea de este desarrollo
surgió por una necesidad que nos manifestaron los médicos”, explica Daniela
Andres, directora del LabNIng, que aclara que las investigaciones que lleva
adelante con su equipo “siempre surgen fuera del laboratorio” por estar muy
conectadas con la industria y con el mundo clínico. “Cada vez que un estudiante
realiza un proyecto o una tesis, una parte la hace en alguno de los hospitales
con los que colaboramos”. Este detector de isquemias es uno de los desarrollos
que también están trabajando en Quanttrace, empresa de la cual Andres es
cofundadora y desde donde actualmente busca convertir el desarrollo en un
producto comercializable.
Denominado Cardiotrace, este
dispositivo comenzó a ser desarrollado hace unos cinco años por estudiantes de
la Ingenieria
Biomédica de la ECyT, como parte de sus trabajos de tesis. En total,
participaron seis estudiantes, quienes fueron sumando al desarrollo nuevas
características hasta llegar al resultado último, que hoy siguen adaptando
desde Quantrace. Para ello, utilizaron redes neuronales y tomaron información
de bases de datos públicas internacionales obtenidas de Fisionet que contienen
señales digitales.
“Ese fue uno de los puntos
críticos de mi proyecto, porque al ser datos públicos mundiales había que
adaptarlos a la sociedad argentina. En los datos globales había, por ejemplo,
diferentes edades y etnias, y todo eso a nivel clínico es muy importante: el
desarrollo tiene que ser específico para la población local”, señala Federico
Alscher, que se recibió de ingeniero biomédico con este proyecto y es también
cofundador de Quanttrace.
Tecnología centradas
en las personas
Tras conocer la necesidad de los
profesionales de salud, la idea inicial fue desarrollar un estetoscopio
inteligente que permitiera detectar las isquemias y prevenir los infartos
mediante señales digitales, sin necesidad de utilizar el papel. Sin embargo,
cuando la solución estaba avanzada e intentaron transformarla en un producto
comercial, descubrieron que en los centros de emergencia están muy habituados
al papel. Fue entonces cuando el estetoscopio comenzó a transformarse en
escáner.
“Lo más complejo siempre es
entender cómo funciona el sistema humano en el que se inserta una tecnología,
porque un problema técnico se puede resolver de muchas maneras distintas. Pero
no todas son útiles. Hay que conocer muy bien el problema y el sistema de
personas en torno a él, que son las que en definitiva van a usar la
tecnología”, considera Andres, y aclara que, para atender a esta necesidad, lxs
ingenieros de su equipo asisten a hospitales y hablan con médicos y pacientes,
y que incluso trabajan con un equipo de especialistas en ciencias sociales.
“Lo más difícil para mí fue
imaginar el desarrollo como un producto y no como un proyecto de grado. Cuando
vimos la oportunidad de seguir, descubrí todo lo que conlleva tratar de hacer
un producto médico”, recuerda Alscher y detalla que, a pesar de que el
desarrollo estaba muy terminado para la tesis, faltaba al menos un año y medio
más de trabajo, además de toda la parte de negocios y el trabajo en equipo, que
es distinto a la tesis, que es individual. “Cuando empecé la carrera nunca
pensé que iba a estar haciendo esto, y la verdad es que estoy muy contento”,
celebra.
Al respecto, el ingeniero en
biomedicina Gianfranco Bianchi, director de tesis de Alscher y cofundador de
Quanttrace, explica que este desarrollo fue programado con un lenguaje muy
básico. “Esto puede facilitar su integración a un producto comercial, porque no
se necesita mucho equipamiento”. La idea es comercializar el software junto
con el escáner, dado que, si bien simple vista la digitalización del
electrocardiograma puede verse igual que en el papel, hay detalles
imperceptibles que pueden hacer variar el resultado.
“Imaginamos llevar la solución de
inteligencia artificial junto con el escáner, con todo instalado. Porque
digitalizar la señal con calidad médica no es simple. Buscamos la manera de
normalizar todos los parámetros para que los resultados sean iguales en cada
escáner. El objetivo es obtener la mayor precisión en la digitalización”,
detalla Nahuel Martinez de Sucre, que también es ingeniero biomédico y
cofundador de Quanttrace.
La idea de este
desarrollo surgió por una necesidad que nos manifestaron los médicos”, explica
Daniela Andres (der.), directora del LabNIng. Foto: Pablo Carrera Oser.
“Si quisiéramos, podríamos sacar
esta solución a la venta ya, tal como está. Pero queremos hacer la validación
clínica”, explica Andres. Para ello, junto con Mirza Rivero, de la Unidad
Coronaria de CEMIC, el equipo está trabajando en el desarrollo del protocolo de
validación. “Además del CEMIC, hay otras instituciones que también manifestaron
su interés por el desarrollo”.
“Los equipos ya están listos para
trabajar en un hospital, pero estamos buscando financiamiento para poder
implementar el protocolo en pacientes. La idea es hacer un estudio
multicéntrico que durará alrededor de un año y medio para comparar con el gold
standard o patrón de oro”, subraya Andrés, y aclara que, hasta el
momento, fue desarrollado con financiamiento de UNSAM. La etapa que sigue
implica otros costos y por eso es necesario conseguir financiamientos externos.
Quanttrace: del
laboratorio al mercado
Quanttrace es una empresa
biomédica especializada en inteligencia artificial, que surgió en la UNSAM como
spin-off de laboratorio. “Hay muchos proyectos que son muy buenos, pero quedan
en una etapa de madurez anterior o directamente dentro del laboratorio, porque
es mucho trabajo llevar un proyecto al mercado y es un trabajo muy distinto al
que se hace en la Universidad”, advierte Andres, para quien la empresa y el
laboratorio “son complementarios”, ya que ambos generan conocimientos, pero
trabajan de maneras diferentes.
Por ejemplo, en la Universidad
puede haber estudiantes que trabajen en un mismo proyecto, pero que, en algún
momento, deben dedicarse a temas diferentes para llevar adelante su tesis. En
la empresa, en cambio, no importa si lo que cada uno hace es original, porque
el foco está puesto en otras prioridades, además de contemplar el desarrollo
comercial y la búsqueda de socios de la industria.
El escáner inteligente es solo
una de las líneas de desarrollo de esta spin off, y Quanttrace
es solo una de las empresas que surgieron de la mano de las investigaciones y
el conocimiento que se generan en UNSAM. Las universidades públicas son un
eslabón esencial del sistema de ciencia y tecnología nacional, y fuentes
imprescindibles en la generación de capacidades cognitivas y productivas para
las empresas, la industria y la sociedad civil en general.
Por Vanina Lombardi
Agencia TSS / UNSAM
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