MADRID, 22 May. (EUROPA PRESS) -
Los investigadores han desarrollado una forma de usar imágenes de teléfonos inteligentes de los párpados de una persona para evaluar los niveles de hemoglobina en la sangre sin necesidad de hacer una extracción, según publican en 'Optical', la revista de la Sociedad Óptica americana.
La capacidad de realizar una de las pruebas de laboratorio clínico más comunes sin una extracción de sangre podría ayudar a reducir la necesidad de visitas clínicas en persona, facilitar el control de pacientes que se encuentran en estado crítico y mejorar la atención en personas de países de bajos y medianos ingresos donde el acceso a los laboratorios de prueba es limitado.
"Nuestro nuevo enfoque de salud móvil allana el camino para la prueba a pie de cama o remota de los niveles de hemoglobina en sangre para detectar anemia, lesiones renales agudas y hemorragias, o para evaluar trastornos sanguíneos como la anemia falciforme", explica el líder del equipo de investigación, Young Kim, de la Universidad de Purdue, en Estados Unidos.
"La pandemia del COVID-19 ha aumentado considerablemente la conciencia de la necesidad de ampliar los servicios móviles de salud y telemedicina", recuerda.
Kim y sus colegas de la Universidad de Indianápolis, la Escuela de Medicina de la Universidad de Vanderbilt y la Escuela de Medicina de la Universidad de Moi, en Kenia, utilizaron un software para transformar la cámara integrada de un teléfono inteligente en una cámara hiperespectral que mide de manera fiable los niveles de hemoglobina (una medida de la capacidad de transporte de oxígeno de la sangre) sin la necesidad de modificaciones de hardware o accesorios.
Una prueba clínica piloto con voluntarios en el Hospital de Enseñanza y Referencia de la Universidad de Moi mostró que los errores de predicción para la técnica del teléfono inteligente estaban dentro del 5 al 10 por ciento de los medidos con sangre de laboratorio clínico.
El laboratorio de Kim trabaja en desarrollar tecnologías de atención médica que primero se diseñan y prueban en entornos de recursos limitados de países de ingresos bajos y medianos. Estas innovaciones se aplican luego a importantes desafíos de salud en países desarrollados como los Estados Unidos.
"Esta nueva tecnología podría ser muy útil para detectar anemia, que se caracteriza por bajos niveles de hemoglobina en la sangre --explica Kim--. Este es un importante problema de salud pública en los países en desarrollo, pero también puede ser causado por el cáncer y los tratamientos contra el cáncer".
El análisis espectroscópico se usa comúnmente para medir el contenido de hemoglobina en la sangre porque tiene un espectro de absorción de luz distinto, o huella digital, en el rango de longitud de onda visible. Sin embargo, este tipo de análisis generalmente requiere componentes ópticos voluminosos y costosos.
Los investigadores crearon una versión de salud móvil de este análisis mediante el uso de un enfoque conocido como espectroscopía de súper resolución espectral. Esta técnica utiliza software para convertir virtualmente fotos adquiridas con sistemas de baja resolución, como la cámara de un teléfono inteligente, en señales espectrales digitales de alta resolución.
Los investigadores seleccionaron el párpado interno como un sitio de detección porque la microvasculatura es fácilmente visible allí, es de fácil acceso y tiene un enrojecimiento relativamente uniforme. El párpado interno tampoco se ve afectado por el color de la piel, lo que elimina la necesidad de calibraciones personales.
Para realizar una medición de hemoglobina en sangre con la nueva técnica, el paciente tira hacia abajo del párpado interno para exponer los pequeños vasos sanguíneos de debajo. Un profesional de la salud o una persona capacitada luego usa la aplicación para teléfonos inteligentes desarrollada por los investigadores para tomar imágenes de los párpados.
Se aplica un algoritmo de súper resolución espectral para extraer la información espectral detallada de las imágenes de la cámara y luego otro algoritmo computacional cuantifica el contenido de hemoglobina en la sangre al detectar sus características espectrales únicas.
La aplicación móvil incluye varias características diseñadas para estabilizar la calidad de imagen del teléfono inteligente y sincronizar la linterna del teléfono inteligente para obtener imágenes consistentes.
También proporciona pautas en forma de párpado en la pantalla para garantizar que los usuarios mantengan una distancia constante entre la cámara del teléfono inteligente y el párpado del paciente. Aunque la información espectral se extrae actualmente usando un algoritmo en una computadora separada, los investigadores esperan que el algoritmo pueda incorporarse a la aplicación móvil.
Los investigadores probaron la nueva técnica con 153 voluntarios que fueron derivados para análisis de sangre convencionales en el Hospital de Enseñanza y Referencia de la Universidad Moi. Utilizaron datos de un grupo de 138 pacientes seleccionados al azar para entrenar el algoritmo, luego probaron la aplicación de salud móvil con los 15 voluntarios restantes.
Los resultados mostraron que la prueba de salud móvil podría proporcionar mediciones comparables a los análisis de sangre tradicionales en una amplia gama de valores de hemoglobina en sangre.
En un estudio clínico separado, la aplicación móvil se está utilizando para evaluar a los pacientes de oncología en el Simon Cancer Center de la Universidad de Indiana.
Los investigadores también están trabajando con la Universidad de Ruanda para llevar a cabo más estudios y planean asociarse con el Hospital Shrimad Rajchandra, en India, para usar la herramienta móvil de salud para evaluar el estado nutricional, la anemia y la enfermedad de células falciformes en sus pacientes.
"Nuestro trabajo muestra que la investigación basada en datos centrada en datos y basada en datos puede proporcionar nuevas formas de minimizar la complejidad del hardware y facilitar la salud móvil --destaca Kim--. La combinación de los sensores integrados disponibles en los teléfonos inteligentes actuales con enfoques centrados en datos puede acelerar el ritmo de la innovación y la traducción de la investigación en esta área".
