Termografía e inteligencia artificial para el diagnóstico temprano de enfermedades
La arteriopatía periférica (APP) está causada por el estrechamiento u obstrucción de los vasos sanguíneos que llevan la sangre del corazón a las piernas. Esta afección es menos conocida que otras enfermedades vasculares, como las cardiopatías o los accidentes cerebrovasculares, pero es muy común y está infradiagnosticada. «Más de doscientos treinta millones de personas padecen APP en el mundo», comenta el coordinador del proyecto AI-CARE, Georgi Kadrev, cofundador y director general de Kelvin Health (Bulgaria). «Cada año, más de veintidós millones de personas desarrollan la forma más grave de esta afección, la isquemia crítica de las extremidades inferiores, que reduce de forma notable la circulación sanguínea. Esta puede dar lugar a amputaciones y su tasa de mortalidad es del 70 % a los 5 años del diagnóstico».
Necesidad clínica de innovaciones
Los métodos de diagnóstico actuales incluyen la toma de la tensión arterial en varios puntos del tobillo, lo que dar lugar a medidas imprecisas. En concreto, el diagnóstico de personas diabéticas puede ser difícil debido a la calcificación arterial o a la falta de sensibilidad en las piernas. Los métodos más invasivos, incluida la angiografía (rayos X utilizados para comprobar los vasos sanguíneos), solo se utilizan en casos sospechosos de ser graves. Para Kadrev y sus colaboradores, existía una clara necesidad clínica de un diagnóstico sencillo, preciso y asequible de esta enfermedad silenciosa. «Nuestra idea era desarrollar un sistema con una cámara termográfica portátil que captara la termodinámica corporal —explica Kadrev—. De este modo, se obtienen diferentes imágenes que, a continuación, se segmentan y analizan con algoritmos de reconocimiento de imágenes de inteligencia artificial (IA)». Kadrev demuestra la tecnología conectando la cámara térmica a su teléfono móvil y tomando imágenes de sí mismo. Cualquier anomalía relacionada con el sistema vascular periférico se detectaría gracias a los algoritmos de aprendizaje automático del sistema. «La premisa del concepto es que la temperatura corporal local está relacionada con el flujo sanguíneo —explica Kadrev—. Cualquier anomalía será detectada por los algoritmos, que nos indican la presencia de cualquier problema en la circulación arterial».
Llevar la innovación médica al mercado
La comercialización de la tecnología requiere salvar lo que se denomina «valle de la muerte», que requiere grandes inversiones para convertir una idea prometedora en un producto comercializable viable. «Tenemos que validar externamente nuestro prototipo en un entorno clínico —comenta Kadrev—. Llegar a esta fase requiere un gran trabajo administrativo, muchos análisis de la propiedad intelectual y conocimientos de cuestiones como la protección de datos sanitarios. Asimismo, hay que desarrollar una estrategia de planificación del acceso al mercado». El proyecto AI-CARE proporcionó a Kelvin Health el apoyo que necesitaba para alcanzar este hito fundamental. «Ahora estamos haciendo los preparativos para acometer la validación clínica real y recopilar datos clínicos—agrega Kadrev—. Todo ello es un requisito previo a la comercialización».
Cribado periódico de pacientes de riesgo
El proyecto también ha contribuido a aumentar el perfil de innovación en Bulgaria. «Hemos podido colaborar con líderes de opinión clave —observa Kadrev—. Hace poco fuimos invitados a la Sesión Científica de la Asociación Estadounidense del Corazón, celebrada en Chicago el pasado noviembre, y a la Conferencia LINC de Leipzig, el principal simposio europeo sobre intervenciones arteriales». El apoyo de Horizonte Europa a los ecosistemas europeos de innovación también es fundamental para fomentar una cultura de creación de empresas emergentes, lo cual es muy relevante cuando el capital riesgo disponible no está orientado hacia soluciones de investigación, sobre todo en el ámbito sanitario, debido al tiempo y los riesgos que implica. «Ello nos ha ayudado a situarnos en el mapa», señala Kadrev. El objetivo último es llevar esta innovación al ámbito clínico y establecer la técnica como un medio eficaz y rentable de detección de la APP. «Se podría contemplar un escenario en el que los pacientes con riesgo de APP, como fumadores habituales o diabéticos, se sometan a un cribado dos veces al año, lo que ayudaría a ahorrar recursos y a salvar vidas», concluye Kadrev.
Palabras clave
AI-CARE, IA, termografía, enfermedad, diagnóstico, APP, Bulgaria
