En Antioquia un equipo de científicos está en la búsqueda, desde hace ocho años, de mejorar el diagnóstico de la disfagia con apoyo de la Inteligencia Artificial (IA). Esta condición es un síndrome que traduce, literalmente, dificultad para tragar, ya sea alimentos o líquidos y se produce en la garganta o en el esófago, dejando consecuencias como la desviación de la comida hacia los pulmones —provocando neumonía—, tos, ahogamiento y en casos extremos, un bloqueo completo y doloroso de la garganta.
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La investigación recibió, en noviembre de este año, el premio Medellín Investiga 2023, en la categoría Premio a la investigación de mayor impacto por la propuesta de su método de apoyo no invasivo al diagnóstico de la disfagia que complementa los métodos convencionales invasivos como la endoscopia —para estudiar el esófago— y radiografías que someten al paciente a altas dosis de radiación.
El proyecto actualmente es dirigido por el Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellín (ITM) en alianza con la Universidad Pontificia Bolivariana, Universidad de Antioquia y con datos de Hernán Ocaziones IPS.
Para este trabajo, se reclutaron 50 pacientes con disfagia, 43 de ellos neurológicos y 7 neuromusculares. “En este estudio nos centramos en pacientes con disfagia neurogénica y neuromuscular. Es decir, las que son por lesiones del sistema nervioso central y las que son periféricas”, explicó el médico Juan Camilo Suárez Escudero, investigador del proyecto y docente de la Escuela de Ciencias de la Salud de UPB y de posgrados en la Universidad CES.
Detalles sobre el método
El bioingeniero Sebastián Roldán Vasco, docente investigador del ITM, explicó que el proyecto se enfoca en mejorar y acelerar el diagnóstico de los pacientes a través de la evaluación de tres señales del cuerpo: la primera a través de una electromiografía, una prueba que mide la actividad eléctrica de los músculos y nervios.
“Ponemos unos electrodos no invasivos, que son como cintas que se ponen en los cachetes y el cuello y medimos la actividad eléctrica de los músculos involucrados al momento de masticar”.
La segunda señal se mide con un acelerómetro que se pone en lo que se conoce como “la manzana de Adán”, para evaluar pequeñas aceleraciones al tragar y la tercera señal es la voz. Ellos miden los cambios en la voz antes y después de que traguen.
Y por último, llega la intervención de la inteligencia artificial. “Cogemos esas señales de diferente naturaleza del cuerpo humano. Señales electrofisiológicas, mecánicas y acústicas y lo que hacemos es alimentar y entrenar unos modelos matemáticos con los datos de los pacientes sanos y los que tienen disfagia. Entonces, con los que tienen un diagnóstico positivo, estamos generando una automatización del proceso para que le ayude al personal asistencial establecer si una persona que consulta tiene o no la probabilidad de tener disfagia”, dijo Sebastián.
¿Por qué surgió la idea?
La necesidad del proyecto la cuenta el médico Juan Camilo Suárez Escudero. En el 2015, él intervenía pacientes con disfagia ya muy avanzada: personas que ya requerían de una gastrostomía —un tubo que se inserta directamente en el estómago para administrar alimento líquido porque se ahogaban al ingerirlos vía oral—.
“Nosotros empezamos a ver a estos pacientes ya en la fase más grave y ahí surgió la pregunta de cómo hacer una detección más temprana antes de estas consecuencias”, explicó Suárez Escudero.
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Este no es un reemplazo del diagnóstico convencional —endoscopia y radiografías—, pues es un proceso que recibe señales indirectas de las personas. Lo que sí, es que ayuda a que haya una mayor precisión. La exactitud del método es superior al 96 %.
“Nosotros medimos cómo se están contrayendo los músculos, qué vibraciones está teniendo la tráquea y las alteraciones de la voz, eso nos permite tener estimaciones de qué tan probable es que ese paciente tenga disfagia”, dijo Sebastián.
Por último, los expertos consideran que en el futuro la IA podrá beneficiar no solo el diagnóstico sino también el tratamiento. Por ahora, esperan iniciar ensayos clínicos con un número mayor de pacientes para corroborar los positivos resultados que están obteniendo para transformar la vida de estas personas.
