Identificar una herida que se está infectando ha planteado durante mucho tiempo desafíos para los profesionales médicos. Los signos y síntomas a menudo son vagos y los métodos para detectar bacterias requieren mucho tiempo y no siempre son accesibles. En consecuencia, diagnosticar la infección en una herida puede ser subjetivo, dependiendo de la experiencia de los médicos. El riesgo de que las infecciones retrasen el proceso de curación o se propaguen dentro del cuerpo subraya la urgencia de un tratamiento oportuno para garantizar el bienestar de los pacientes. Ahora, un equipo internacional de científicos y médicos ha desarrollado un dispositivo que se ejecuta desde una aplicación de teléfono inteligente o tableta que permite obtener imágenes avanzadas de una herida para identificar una infección.

Científicos de la Western University (Toronto, ON, Canadá) y Swift Medical (Toronto, ON, Canadá) han construido un dispositivo que funciona con teléfonos inteligentes y tabletas para capturar imágenes médicas capaces de identificar heridas infectadas. Al capturar tanto el calor emitido por una herida como la fluorescencia bacteriana, este dispositivo ayuda a los médicos a distinguir entre inflamación y una infección potencialmente peligrosa. Este avance podría acelerar las intervenciones, permitiendo la identificación de infecciones antes de que se conviertan en riesgos graves para la salud. Apodado Swift Ray 1, el dispositivo se conecta a un teléfono inteligente e interactúa con el software Swift Skin and Wound. Este emparejamiento facilita la captura de 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, tomadas individualmente, serían suficientes para confirmar la infección. El examen clínico tiene una precisión limitada, al igual que la termografía, que detecta variaciones de calor debidas a inflamación e infección. La fluorescencia bacteriana por sí sola sólo puede evaluar la superficie de la herida, que está naturalmente colonizada por bacterias, lo que crea la necesidad de métodos adicionales para diferenciar entre la contaminación y una herida infectada. Los investigadores se propusieron combinar estas modalidades para diseñar un método que no requiriera múltiples dispositivos costosos, abordara las deficiencias de cada método de imágenes y pudiera proporcionar una medición objetiva del progreso de la curación de heridas. Para validar su dispositivo, reclutaron a 66 pacientes con heridas que cumplían criterios específicos. Estas heridas no mostraban signos de propagación de infección, no contenían objetos extraños y no habían sido tratadas previamente con antibióticos o factores de crecimiento. Después de descubrir, limpiar y secar las heridas, se realizaron imágenes, seguidas de cuidados de rutina.

Un investigador que no estuvo presente durante el proceso de cuidado de la herida revisó las imágenes e identificó cuatro patrones distintos. Las heridas con temperatura normal y sin fluorescencia bacteriana se consideraron “no inflamadas”, mientras que las heridas ligeramente más calientes con una fluorescencia bacteriana mínima se clasificaron como “inflamadas”. Los dos últimos patrones, caracterizados por una temperatura significativamente elevada, con o sin fluorescencia bacteriana, fueron etiquetados como “infectados”, con base en la opinión unánime de los médicos que examinaron estas heridas. Entre las 66 heridas, 20 fueron clasificadas como no inflamadas, 26 como inflamadas y 20 como infectadas.

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Para evaluar la precisión del dispositivo, los investigadores realizaron un análisis de componentes principales y emplearon el algoritmo de agrupamiento de k-vecinos más cercano para evaluar si un modelo de aprendizaje automático podría diferenciar correctamente estas categorías de heridas. Sorprendentemente, el modelo distinguió con éxito las tres categorías con una precisión general del 74 %. Al distinguir entre heridas infectadas y no infectadas, el modelo identificó con precisión el 100 % de las heridas infectadas y el 91 % de las no infectadas. Los investigadores subrayaron la importancia de considerar estas imágenes dentro de un contexto médico. Por ejemplo, una herida que se considera lo suficientemente fría como para no estar inflamada podría haber comprometido el suministro de sangre y afectar la curación. Sin embargo, la combinación del dispositivo Swift Ray 1 con el software Swift Skin and Wound permite a los médicos fusionar múltiples métodos de identificación de infecciones, ampliando su conjunto de herramientas de diagnóstico sin la necesidad de múltiples dispositivos costosos. En el futuro, esta tecnología podría permitir diagnósticos rápidos y precisos para cada paciente con heridas y facilitar evaluaciones de telemedicina más efectivas.

“La investigación ha demostrado que las imágenes bacterianas ayudan a guiar el trabajo de los médicos para eliminar el tejido no viable, pero no pueden identificar la infección por sí solas”, afirmó el Dr. José Ramírez-GarcíaLuna del Centro de Salud de la Universidad McGill, primer autor del estudio. “La termografía proporciona información sobre los cambios inflamatorios y circulatorios que ocurren debajo de la piel”.

Fuente: https://www.hospimedica.es