Swift Ray 1 utiliza una combinación de tecnologías para capturar imágenes de heridas y proporcionar una evaluación más precisa.
La identificación temprana de infecciones en heridas es fundamental para la atención médica efectiva y la prevención de complicaciones graves. Sin embargo, los métodos tradicionales para determinar si una herida se está infectando pueden ser imprecisos y consumir mucho tiempo. Para abordar este desafío, científicos internacionales han presentado un dispositivo médico revolucionario que podría cambiar la forma en que se trata y se supervisa la curación de heridas.
Sobre el dispositivo
Este dispositivo, denominado "Swift Ray 1", se combina con una aplicación en teléfonos inteligentes y tabletas para capturar imágenes médicas avanzadas. Estas imágenes permiten a los médicos distinguir entre inflamación y una infección potencialmente peligrosa, lo que podría conducir a una intervención más rápida y eficaz en pacientes con heridas.
En palabras de Robert Fraser, de Western University y Swift Medical Inc, uno de los autores principales del estudio: "El cuidado de las heridas es una de las amenazas más costosas y pasadas por alto en la actualidad para los pacientes y nuestro sistema de salud en general. Los médicos necesitan mejores herramientas y datos para atender mejor a sus pacientes que sufren innecesariamente".
La combinación de tres tecnologías clave
El Swift Ray 1 se destaca por su capacidad para combinar tres tecnologías clave en un solo dispositivo:
Fotografías de Grado Médico: Proporciona imágenes de alta calidad para evaluar heridas.
Termografía Infrarroja: Mide el calor corporal, lo que puede revelar cambios inflamatorios e infecciosos en la piel.
Fluorescencia Bacteriana: Utiliza luz violeta para detectar la presencia de bacterias en la herida.
Superando las limitaciones de los métodos tradicionales
Los métodos tradicionales de identificación de infecciones en heridas suelen ser subjetivos y pueden depender en gran medida de la experiencia del médico. Además, la termografía e imágenes bacterianas por sí solas no proporcionan una imagen completa. Por lo tanto, Swift Ray 1 combina estas modalidades para ofrecer una evaluación más precisa y objetiva de la herida.
Resultados prometedores en estudio piloto
Un estudio piloto, en el que participaron 66 pacientes con heridas, arrojó resultados prometedores. Las heridas se clasificaron en tres categorías: "no inflamadas", "inflamadas" e "infectadas". Un modelo de aprendizaje automático basado en imágenes pudo identificar con precisión estas categorías, logrando una tasa de éxito del 74%. En particular, el modelo logró una identificación del 100% de las heridas infectadas y del 91% de las no infectadas.
Un futuro prometedor para el cuidado de heridas
Si bien se necesitarán estudios adicionales para validar estos resultados en poblaciones más amplias de pacientes con diferentes tipos de heridas, Swift Ray 1 y el software Swift Skin and Wound representan un avance prometedor en la detección temprana de infecciones en heridas. La capacidad de los médicos para combinar múltiples modalidades de identificación de infecciones en un solo dispositivo podría conducir a diagnósticos más rápidos y precisos, así como a evaluaciones de telemedicina más efectivas.
En palabras de Robert Fraser, "este fue un estudio piloto y se planean estudios de seguimiento. En el futuro, se requerirá que las poblaciones de pacientes con más tipos de heridas validen entre poblaciones".
