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Una nueva herramienta, desarrollada por un equipo del CSIC, toma imágenes de los pulmones y usa la inteligencia artificial para simplificar su interpretación. Incluye además un sistema de desinfección que reduce el riesgo de contagio del personal sanitario. La producción del dispositivo correrá a a cargo de la empresa española DASEL.
Un equipo del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) está trabajando en el desarrollo de un ecógrafo pulmonar para la detección temprana y el seguimiento de la COVID-!9.
La nueva herramienta tomará imágenes de los pulmones y combinará la inteligencia artificial, que simplifica la interpretación de las imágenes, con un equipo de fácil manejo y desinfección para reducir el riesgo de contagio del personal sanitario. Frente a otras tecnologías similares, ofrecerá la ventaja de medir de forma automática el grado de afectación de los pulmones, lo que hará más sencillo el examen y mejorará el manejo y seguimiento de los pacientes.
La empresa española DASEL ubicada en Arganda del Rey (Madrid) y especializada en tecnología de ultrasonido, está liderando el desarrollo, que podría estar disponible a mediados de 2021. El objetivo es extender la ecografía de pulmón a un mayor número de profesionales y servicios, desde atención primaria hasta cuidados intensivos.
“Es una herramienta muy específica para la evaluación de la condición pulmonar en todas las etapas de la enfermedad, incluidos los potenciales problemas crónicos a medio y largo plazo”, explica Jorge Camacho, investigador del Instituto de Tecnologías Físicas y de la Información (ITEFI-CSIC).
“Además, sería de utilidad para el diagnóstico y manejo de pacientes con otras patologías de pulmón y en determinados grupos donde la radiografía y el TAC están contraindicados [pacientes pediátricos, embarazadas, etc.]”, añade el investigador Tomás Gómez, también del ITEFI-CSIC. “Esta tecnología podría tener un impacto muy positivo, puesto que mejoraría la capacidad del sistema sanitario para atender a los pacientes de COVID-19”.
El ecógrafo incluye algoritmos de diagnóstico automático obtenidos por investigadores del CSIC. Además de DASEL, también participan el Grupo de Sistemas y Tecnologías Ultrasónicas del CSIC (GSTU-ITEFI- CSIC), el de Física Nuclear de la Universidad Complutense de Madrid (GFN-UCM) y el Hospital Universitario La Paz.
La propuesta cuenta con la ayuda de Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI) para la línea de ayudas extraordinarias a proyectos de I+D para hacer frente a la emergencia sanitaria de la COVID-19.
Estos materiales están compuestos únicamente de proteínas, capaces de entregar de forma prolongada en el tiempo, nanopartículas que pueden dirigirse a células tumorales específicas y destruirlas. Imitan a los gránulos secretores naturales del sistema endocrino y han sido probados con éxito en modelos de ratón con cáncer colorrectal.
Un equipo de la Universidad Rey Juan Carlos está abordando el reto de definir y diseñar cómo se visualizará este gemelo virtual para simular distintos cambios de medicación y de tratamientos en esquizofrenia, ictus y epilepsia.
