El Departamento de Defensa ha anunciado la colaboración, centrada en el uso de la tecnología de aprendizaje automático para que cualquier persona, incluso sin formación médica, pueda tratar las heridas por quemaduras en el campo de batalla, con varias instituciones civiles para investigar el uso de algoritmos de aprendizaje automático, que evalúen la gravedad de las heridas por quemaduras junto con una combinación de técnicas de imagen, concretamente los sistemas Spatial Frequency Domain Imaging y Laser Speckle Imaging.
El Departamento de Defensa ha anunciado la colaboración, centrada en el uso de la tecnología de aprendizaje automático para que cualquier persona, incluso sin formación médica, pueda tratar las heridas por quemaduras en el campo de batalla, con varias instituciones civiles para investigar el uso de algoritmos de aprendizaje automático, que evalúen la gravedad de las heridas por quemaduras junto con una combinación de técnicas de imagen, concretamente los sistemas Spatial Frequency Domain Imaging y Laser Speckle Imaging.Con este fin se llevará a cabo una investigación sobre el uso de algoritmos de aprendizaje automático para evaluar la gravedad de las heridas por quemaduras en conjunción con una combinación de técnicas de imagen, concretamente los sistemas de Imagen de Dominio de Frecuencia Espacial y de Imagen Láser Speckle.
«Existe una necesidad crítica no satisfecha de herramientas de triaje y monitorizaciones avanzadas que mejoren el diagnóstico de las heridas por quemaduras en el campo de batalla, por parte de personas no expertas en quemaduras», se lee en el anuncio del contrato publicado. «Mientras que las quemaduras, particularmente en sus primeras etapas, son dinámicas y a menudo evolutivas, están influenciadas por comorbilidades secundarias».
La tecnología específica solicitada por el USAISR pretende desarrollar dispositivos portátiles que puedan trazar un perfil tridimensional de las superficies y regiones de la piel quemada para determinar la gravedad de las quemaduras «en manos de personal no experto en el punto de la lesión.»
El proyecto divide sus requisitos en dos años. En el primer año, el dispositivo deberá ser capaz de realizar un análisis detallado de la herida a partir de la recopilación de datos de imágenes, midiendo con precisión las frecuencias espaciales de los componentes biológicos, como el edema, o los fluidos atrapados; la estructura molecular del tejido cutáneo; la saturación de oxígeno y el número total de proteínas transportadoras de oxígeno denominadas hemoglobina. Estos datos se utilizarán para elaborar un mapa de la gravedad de la quemadura.
En el segundo año, el dispositivo debería funcionar con algoritmos de aprendizaje automático para obtener la profundidad de la quemadura y la superficie corporal total de la misma a partir de los datos de las imágenes. También debería informar de la exactitud de la profundidad de una quemadura en el cuerpo y tener en cuenta cuándo la quemadura compone más del 20% de la superficie corporal, un umbral que requiere evacuación médica y triaje.
La herramienta será un dispositivo compacto y sin contacto, pensado para un uso rápido y seguro.
En el pasado, algunas ramas del Departamento de Defensa han estudiado las capacidades de aprendizaje automático e inteligencia artificial como herramienta para el tratamiento y la evaluación de quemaduras. Hace casi una década, el Pentágono comenzó a solicitar contratos de biotecnología que pudieran ayudar a los soldados que sufren quemaduras de tejidos profundos.
Fte. Nextgov
