EUROPA PRESS.- Un equipo internacional ha desarrollado un dispositivo que se ejecuta desde una aplicación de teléfono inteligente o tablet y permite obtener imágenes avanzadas de una herida para identificar una infección más rápidamente.
Este hallazgo, publicado en Frontiers in Medicine, podría ayudar a las enfermeras a identificar una herida que se está infectando ya que los signos y síntomas clínicos son imprecisos y los métodos para identificar bacterias pueden llevar mucho tiempo y ser inaccesibles, por lo que el diagnóstico puede ser subjetivo y depender de la experiencia del profesión. Además, la infección puede detener la curación o propagarse al cuerpo si no se trata rápidamente, poniendo en grave peligro la salud del paciente.
Amenazas
«El cuidado de las heridas es una de las amenazas más costosas y pasadas por alto para los pacientes y nuestro sistema de salud en general», afirma el autor del estudio, Robert Fraser de Western University. «Los profesionales necesitan mejores herramientas y datos para atender mejor a sus pacientes que sufren innecesariamente», añade.
Los científicos desarrollaron un dispositivo llamado Swift Ray 1 que se puede conectar a un teléfono inteligente y al software Swift Skin and Wound. Esto puede tomar fotografías de grado médico, imágenes de termografía infrarroja (que miden el calor corporal) e imágenes de fluorescencia bacteriana (que revelan bacterias usando luz violeta).
Ninguna de estas imágenes sería suficiente para identificar una infección por sí sola. La inspección clínica tiene poca precisión, al igual que la termografía que mide los cambios de calor causados por inflamación e infección. La fluorescencia bacteriana solo puede observar la superficie de una herida, que está naturalmente contaminada con bacterias, por lo que se necesitan métodos adicionales para diferenciar entre la contaminación y una herida infectada.
Guiar
«La investigación ha demostrado que las imágenes bacterianas ayudan a guiar, pero no pueden identificar la infección por sí solas», explica el primer autor del estudio, José Ramírez-García Luna, del Centro de Salud de la Universidad McGill (Montreal, Canadá). «La termografía proporciona información sobre los cambios inflamatorios y circulatorios que ocurren debajo de la piel», añade.
Los científicos intentaron combinar estas modalidades para crear un método que no necesitara múltiples dispositivos costosos, superara las debilidades de cada método de imágenes y pudiera proporcionar una medida objetiva de la curación de heridas.
Para probar su dispositivo, reclutaron a 66 pacientes heridos. Sus heridas no mostraban signos de que la infección se estuviera propagando más, no contenían cuerpos extraños y no habían sido tratadas previamente con antibióticos o factores de crecimiento. Las heridas de los pacientes se descubrieron, se limpiaron y se secaron antes de tomar las imágenes y luego se cuidaron como de costumbre.
Revisadas
Las imágenes fueron revisadas por un investigador que no estuvo presente en el proceso de cuidado de la herida y se identificaron cuatro patrones. Las heridas en las que la herida no estaba más caliente que la piel sana y no había fluorescencia bacteriana se consideraron «no inflamadas», mientras que las heridas que eran ligeramente más cálidas que la piel sana y tenían poca o ninguna fluorescencia bacteriana se consideraron «inflamadas».
Los dos últimos patrones (heridas sustancialmente más calientes, con o sin fluorescencia bacteriana) fueron designados como «infectados», porque todos los médicos que habían examinado estas heridas las habían considerado infectadas. De las 66 heridas, 20 se consideraron no inflamadas, 26 inflamadas y 20 infectadas.
Análisis
Los investigadores realizaron un análisis de componentes principales y utilizaron un algoritmo llamado agrupación de k-vecinos más cercano para ver si un modelo de aprendizaje automático podía identificar con precisión estas diferentes categorías de heridas. Descubrieron que el modelo podía identificar muy bien los tres, con una precisión general del 74%. Al diferenciar entre heridas infectadas y no infectadas, el modelo identificó correctamente el cien por cien de las heridas infectadas y el 91% de las no infectadas.
