Un escáner para detectar infartos

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 Noticias