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Un dispositivo podría detectar heridas infectadas más rápidamente

El aparato fue capaz de identificar el 100% de las heridas infectadas y el 91% de las no infectadas

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Un dispositivo podría detectar heridas infectadas más rápidamente

Por Andrea Martín

25 de agosto de 2023

Identificar cuando una herida se está infectando puede ser una tarea difícil para los médicos. Esto se debe a que, en muchas ocasiones, los signos y lo síntomas que se producen son imprecisos y los métodos para identificar la bacteria que lo produce pueden llevar mucho tiempo. Esto da lugar a que el diagnostico sea subjetivo y dependa de la experiencia del médico. Además, la infección puede detener la curación o propagarse al cuerpo si no se trata rápidamente, poniendo en grave peligro la salud del paciente. Ahora, un equipo internacional de científicos ha desarrollado un dispositivo, que se conecta a una aplicación móvil y que permite identificar cuando una herida está sufriendo una infección.

Swift Ray1 es la herramienta desarrollada que se conecta a un dispositivo inteligente y al software Swift Skin and Wound. Este permite tomar fotografías médicas, imágenes de termografía infrarroja, es decir, aquellas que miden el calor corporal, e imágenes que revelan bacterias usando luz violeta.

El dispositivo se probó en 66 pacientes heridos. Los resultados, publicados en la revista científica Frontiers in Medicine, dividieron las heridas en tres categorías: si la herida no estaba más caliente que la piel sana y no había fluorescencia bacteriana se consideraron "no inflamadas", si las heridas eran ligeramente más cálidas que la piel sana y tenían poca o ninguna fluorescencia bacteriana se consideraron "inflamadas" y si se daba el último patrón con fluorescencia bacteriana se designaron como “infectadas”. De las 66 heridas, 20 se consideraron no inflamadas, 26 inflamadas y 20 infectadas.

Los científicos utilizaron un algoritmo capaz de diferenciar entre las categorías de las heridas y descubrieron que el modelo podía identificarlas con una precisión del 74%. Al diferenciar entre heridas infectadas y no infectadas, el dispositivo identificó correctamente el 100% de las heridas infectadas y el 91% de las no infectadas.

En el futuro, esta herramienta podría permitir garantizar un diagnóstico rápido y preciso para cada paciente herido y permitir evaluaciones de telemedicina más efectivas.



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