En medicina es fundamental que el diagnóstico sea rápido y preciso para que los médicos conozcan el tipo de medicamento, terapia o cirugía necesarios para tratar a los pacientes que sufren tales dolencias. El uso de píldoras inteligentes en la atención médica promete cumplir con los requisitos de velocidad y precisión en los diagnósticos.¹

Las píldoras inteligentes son dispositivos electrónicos de tamaño nano que están formados y diseñados como cápsulas farmacéuticas, pero que realizan funciones más avanzadas como convertirse en sensores, capturar imágenes y administrar medicamentos.²

Estas herramientas se basan en el internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés), que está revolucionando la atención médica hoy en día. Además, también se utiliza la nanotecnología para hacerlas aún más eficientes en la extracción de datos a pesar de su tamaño compacto.¹

Por ejemplo, la “Cápsula de Gas Atmo” examina los gases en el intestino humano para informar sobre cualquier trastorno una vez ingerida. Sus sensores pueden ayudar a detectar los niveles de oxígeno y dióxido de carbono en el cuerpo, así como la presencia de cualquier sustancia dañina. Sus aplicaciones incluyen el diagnóstico de trastornos gastrointestinales y el seguimiento de alimentos para permitir planes de dieta y nutrición personalizados.²

El Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) está creando “cápsulas de sensores inteligentes”, que evitan la necesidad de inyectar fármacos en el estómago. Se toman vía oral y rastrean los signos vitales para el diagnóstico y el seguimiento del tratamiento. También contienen compartimentos que se pueden utilizar para precargar medicamentos que sean liberados en áreas específicas del cuerpo.²

Otra de las aplicaciones que se desarrollan con píldoras inteligentes es controlar y regular el nivel de azúcar en la sangre de pacientes con diabetes. Además de las imágenes relacionadas con el diagnóstico, esta tecnología también puede extraer información necesaria para realizar un seguimiento preciso de las estadísticas vitales de un paciente, como la presión arterial, la composición de insulina en la sangre y datos hormonales.¹

Píldoras inteligentes en endoscopía

La nanotecnología tiene aplicaciones prometedoras en endoscopía. Por ejemplo, uno de los problemas que se presentan en la atención médica es poder observar cuidadosamente los cambios patológicos en el intestino delgado, el cual se caracteriza por una mayor flexión, más peristalsis y una posición inestable.³

La primera píldora inteligente aprobada por la FDA (el ente regulador de alimentos y fármacos en Estados Unidos) se llama PillCam®, un producto médico creado por la combinación de plasma, nanotecnología y tecnologías digitales, el cual puede realizar diagnósticos más tempranos y precisos de varias enfermedades gastrointestinales, incluso el cáncer.³

Esta cápsula puede resistir el ácido estomacal fuerte y las enzimas digestivas, funciona con una batería y contiene una cámara semiconductora de óxido metálico complementaria, que proporciona un campo de visión con un ángulo de 156º, una profundidad de visión variable de 1 a 30 milímetros y una resolución de 0.1 milímetro, así como cuatro focos LED que iluminan el lumen intestinal.³

Una vez tragada por el paciente, la píldora captura imágenes del tracto gastrointestinal que se transmiten por señales de radiofrecuencia a una unidad de almacenamiento portátil externa y se descargan en una estación de trabajo. El desarrollo y la aplicación de la cápsula endoscópica han resuelto muchos problemas comunes que surgen en la endoscopía tradicional.³

Retos para las píldoras inteligentes

Se han desarrollado cápsulas inteligentes para saber cuándo los pacientes con esquizofrenia y trastorno bipolar han tomado sus medicamentos; sin embargo, personas con enfermedades mentales pueden tener problemas de ansiedad y confianza hacia los profesionales de la salud debido a esta supervisión continua.¹

Por otro lado, se necesita más investigación sobre el impacto a largo plazo de la nanotecnología que requieren estas píldoras y sus implicaciones ambientales.²

Además, los dispositivos basados en nanotecnología a menudo tienen un alto costo, lo cual dificulta su fabricación en masa. Se necesitan alternativas de producción accesibles para que esta tecnología sea algo común.²

Las píldoras inteligentes representan sin duda uno de los próximos capítulos de la atención médica. Los gobiernos y los organismos reguladores de salud pública podrían abordar adecuadamente los problemas relacionados con la privacidad y el alto costo que requieren una vez que el uso de IoT se generalice en el futuro.¹

A finales del siglo XX la tecnología se volvió cada vez más común en el ámbito educativo, lo cual continuó en el siglo XXI con el aprendizaje móvil (m-learning) en teléfonos inteligentes, la realidad aumentada a través de una tableta, así como experiencias totalmente inmersivas en entornos simulados como la realidad virtual (RV).¹

Antes de la realidad virtual, los investigadores y educadores defendieron durante mucho tiempo el uso de dispositivos de entrenamiento de simulación de vuelo –o simuladores–, como opciones de alta fidelidad y bajo costo con múltiples beneficios de aprendizaje para el entrenamiento en aviación.¹

El uso de RV con fines de capacitación puede reducir la tasa de error y mejorar la experiencia de aprendizaje, al mismo tiempo que aumenta el ahorro de tiempo y reduce los costos.¹

Ahora, las tecnologías de RV se están incorporando a los programas educativos, especialmente en entornos de aprendizaje dinámicos, para capacitar a estudiantes y principiantes en escenarios complejos dentro de un entorno seguro y controlado, y para practicar procedimientos iterativos sin afectar el desgaste de los costosos simuladores.¹

La realidad virtual se estudia en distintas especialidades

Diversas investigaciones han encontrado que las terapias basadas en realidad virtual pueden ser beneficiosas para algunos trastornos de la salud mental. También se ha empleado como un dispositivo de distracción para superar el estrés de los pacientes.²

Una investigación utilizó la terapia de realidad virtual para tratar la aracnofobia. En otro caso, se aplicaron tecnologías de juegos de RV y se demostró su eficacia para el alivio del dolor en fisioterapia.³

Por otro lado, los juegos o deportes electrónicos son ​​esenciales en la cultura del ocio y el placer para mantener la salud física y liberar el estrés mental, aunque sea brevemente. En los últimos años se han establecido como parte de la cultura del juego entre la mayoría de las generaciones jóvenes y han formado una cultura de fandom global.³

Recientemente, también se ha consolidado como un deporte gracias a una estructura competitiva, por lo cual puede dejar de ser una cultura de goce solitario para convertirse en un tipo de deporte “health care” que experimenta y comunica a través de una red online y consigue objetivos a partir del ejercicio físico.³

En el placer que producen los deportes electrónicos la clave básica es la duración del ejercicio para generar efectos de capacidad de ejercicio personal. Se necesita hacer ejercicio constantemente durante un periodo prolongado para experimentar los efectos.³

Tours virtuales durante la pandemia

Un estudio sobre la visita virtual de 360º en la reducción del estrés psicológico construyó un modelo de cuatro niveles para examinar cómo un recorrido virtual de 360º puede reducir el estrés psicológico de las personas en dos tipos de presencia, a saber, el sentido de existencia o telepresencia, y el afectivo-motivacional, que se refiere a las emociones y recompensas durante el periodo extraordinario de la pandemia de COVID-19.²

Por implicaciones prácticas, al diseñar un tour virtual de 360º muchos desarrolladores de software enfatizaron la experiencia de una situación “real” en la plataforma RV. Sin embargo, los usuarios tienen la sensación de “estar allí” en lugar de estar en el “lugar real”.²

Por ejemplo, estaban viendo un cielo color turquesa y un arcoíris vibrante. Estas experiencias de recorrido virtual que nunca podrían ver con frecuencia en el “lugar real”, en el “lugar ideal” son experiencias gratificantes.² El disfrute de la actividad física en la RV inmersiva es otra forma de beneficiarse de la creatividad de la salud digital.²

Como no estamos seguros de qué problemas de salud mental pueden beneficiarse de la intervención de la tecnología digital, los estudios adicionales son fundamentales para medir los resultados específicos de los problemas de salud mental.²

Estos estudios revelan que la RV es una buena herramienta psicológica para la intervención en personas con problemas de salud mental.²

Durante siglos, las prótesis han buscado restaurar por completo la apariencia de extremidades faltantes y sustituir sus funciones cotidianas como cocinar, comer o vestirse.¹ Este camino ha generado mecanismos altamente complejos para imitar una amplia gama de movimientos e interfaces de control para comunicarse con el dispositivo protésico.²

Ya están disponibles materiales capaces de soportar en gran medida las demandas físicas y mecánicas de las prótesis. Ahora, el camino para las prótesis es la inteligencia artificial, la cual se centra en convertirlas en dispositivos adaptables, capaces de aprender y sensibles a un entorno que cambia constantemente.²

El Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) es clave para seguir esta nueva ruta ya que permite la recopilación remota de datos, la visualización en tiempo real, la reprogramación de las prótesis inteligentes a través de Wi-Fi y la transferencia de información a una nube.¹

Por ejemplo, el prototipo Ubi-Sleeve registra en prótesis de extremidades inferiores varias señales como temperatura, humedad e identificación de deslizamiento. Otros prototipos han mostrado la viabilidad de transmitir señales mioeléctricas y datos de sensores a un servidor en la nube para determinar un patrón de agarre y recibir el comando del motor para accionar una pinza robótica.¹

En busca del tacto artificial

El sentido del tacto no solo refleja la respuesta corporal a estímulos físicos externos (por ejemplo, temperatura, humedad y presión), también identifica una serie de parámetros psicológicos basados en la extracción y análisis de la información por parte del cerebro, como el reconocimiento de texturas y rugosidad.³

Sin embargo, como estos parámetros psicosensoriales son difíciles de cuantificar, sigue siendo complicado simular la percepción táctil humana para determinar el tipo y la rugosidad de los materiales, lo cual es crucial para la interacción entre sistemas robóticos inteligentes y el medio ambiente, tanto en el contexto de la clasificación industrial como de la vida cotidiana de las personas con limitaciones físicas que dependen de las prótesis.³

El efecto triboeléctrico se refiere a la electrificación inducida por contacto que se produce en varias interfaces. Los nanogeneradores triboeléctricos pueden convertir la energía mecánica en señales eléctricas y se han utilizado ampliamente como dispositivos de recolección y detección de energía, como biosensores y sensores médicos implantables.³

Científicos en China desarrollaron un dedo inteligente triboeléctrico que superó la percepción táctil humana para su uso en robots inteligentes o prótesis artificiales. Se le integró un conjunto de sensores compuesto por varios materiales típicos en diferentes posiciones de la serie triboeléctrica, la cual podía identificar el tipo y la rugosidad de los materiales en función de la detección triboeléctrica.³

El procesamiento de datos basado en machine learning minimizó la interferencia ambiental, mejorando sustancialmente la precisión de la identificación de materiales hasta el 96.8%. El módulo de comunicación y visualización inalámbrica integrado en el dedo inteligente permitió que los resultados del reconocimiento se presentaran de forma más intuitiva.³

Cuando el dedo inteligente tocó el material a probar, la información de reconocimiento se proyectó directamente en una pantalla OLED. Este prototipo es una muestra de la nueva era en el modelado de la percepción táctil humana.³

El aporte de la impresión 3D en las prótesis inteligentes

Muchos amputados abandonan sus brazos y muñecas protésicas porque el peso y las dimensiones de varias prótesis pueden causar molestias y problemas de coordinación. Estas complicaciones a menudo surgen cuando las prótesis no se ajustan correctamente a la persona amputada.⁴

La impresión 3D permite el desarrollo de prótesis más ligeras que se pueden modificar fácilmente para adaptarse al amputado. Es importante aprovechar la nueva tecnología proporcionada por las impresoras 3D para que las prótesis sean asequibles para todas las personas amputadas. De lo contrario, quienes no reemplazan su extremidad faltante pueden experimentar complicaciones en sus otras extremidades, como lesiones y artritis.⁴

Conoce más sobre lo último de la tecnología aplicada a la atención médica en: La Inteligencia Artificial como asistente para salvar vidas.

La inteligencia artificial (IA) es una tecnología basada en el modelo de redes neuronales del cerebro que utiliza múltiples capas de algoritmos, deep learning y computación cognitiva para el procesamiento de datos y que, puesta al servicio de la ciencia médica, está revolucionando el saber y accionar de los profesionales de la salud.¹

En años recientes, la IA se ha incorporado a la medicina como auxiliar en el mejoramiento de la atención al paciente: acelera los procesos y logra una mayor precisión diagnóstica. Hoy en día, las imágenes radiológicas, las preparaciones de anatomía patológica y los registros médicos electrónicos de los pacientes se evalúan mediante aprendizaje automático, ayudando tanto en el proceso de diagnóstico como en el propio tratamiento de los pacientes.²

Existen muchos programas informáticos de apoyo al diagnóstico que han ido mejorando su aprendizaje a través de su uso repetido y continuo. Por ejemplo, en el campo de procesamiento e interpretación de imágenes, los algoritmos basados en inteligencia artificial mejoran la calidad y precisión del diagnóstico ya que son excelentes para reconocer automáticamente patrones complejos en los datos de imágenes, eliminan el ruido en las imágenes ofreciendo una mayor calidad y permiten establecer modelos tridimensionales a partir de imágenes de pacientes concretos.²

La inteligencia artificial en la atención del cáncer de mama

Los programas de detección de cáncer de mama se implementan actualmente en la mayoría de los países desarrollados, pues han demostrado aumentar la detección temprana de la enfermedad, lo que conduce a un mejor pronóstico y reducción en las tasas de mortalidad.³

Por décadas, la mastografía ha sido la herramienta de primera línea en la detección del cáncer de mama, con más de 200 millones de mujeres examinadas cada año en todo el mundo. Sin embargo, aún existen limitantes en la sensibilidad y especificidad de las máquinas, incluso con los avances tecnológicos más recientes. De hecho, durante un cribado, hasta 30% a 40% de los cánceres de mama pueden no ser detectados.³

Debido al creciente interés en la implementación de la IA en la imagenología médica, se han desarrollado múltiples algoritmos basados en deep learning, los cuales se han aplicado a la mastografía digital. Investigaciones preliminares demuestran que los sistemas basados en inteligencia artificial para interpretar mastografías pueden mejorar la eficiencia de los radiólogos en cuanto a sensibilidad, especificidad y tiempo.³

Tal es el caso de MammoScreen®, una solución diseñada para identificar riesgos de cáncer de mama en mastografías digitales bidimensionales, en regiones donde existe sospecha de su presencia, así como evaluar la probabilidad de malignidad. Dicho sistema toma como dato de entrada el set completo de cuatro vistas que comprenden la mastografía (imágenes craneocaudales izquierda y derecha; y mediolateral oblicua) y entrega una serie de tomas posicionales con un puntaje de sospecha asociado.³

El sistema combina dos grupos de redes neuronales convolucionales profundas (el grupo “imagen” interpreta las mamografías y les asigna un puntaje, y el grupo “lesión” detecta regiones de interés y determina si el hallazgo es una calcificación o lesión de tejido blando) con un módulo de agregación³ y, basándose en distintos casos interpretados por radiólogos expertos, además del uso de avanzadas técnicas de deep learning, las redes neuronales de MammoScreen® detectan y caracterizan resultados sospechosos.⁴

El módulo de agregación, por su parte, combina las predicciones de ambos grupos para formar la imagen de predicción final. Asigna un nuevo valor al hallazgo más significativo, y en el resto se obtienen resultados que varían de acuerdo con su relevancia. De esta forma se asegura la óptima integración entre ambas partes, de modo que un resultado fuertemente positivo –o negativo– es posible solo cuando los dos grupos coinciden totalmente.³

Con ayuda de la inteligencia artificial, el software reúne diferentes familias de algoritmos de aprendizaje automatizado –machine learning– para llevar a cabo una amplia variedad de tareas como detección de hallazgos, interpretación del nivel de sospecha y relación de hallazgos desde múltiples puntos de vista. De igual forma, el algoritmo de la solución vincula la caracterización de la malignidad del tumor, al nivel de la mastografía, con los hallazgos específicos.⁴

Las herramientas tecnológicas enfocadas en la IA siguen encontrando una infinidad de aplicaciones como son el 3D, machine o deep learning, imagenología y telesimulación, entre otros, con el fin de no solo detectar un diagnóstico certero, sino crear otros tipos de combinaciones para generar algoritmos que, unidos a los datos clínicos y a las imágenes, puedan dar una predicción exacta, lo que se traduzca en un buen tratamiento para el paciente.¹

Conoce cómo se aplica la IA a la atención médica en: La evolución de las prótesis inteligentes y el tacto artificial.

La alta incidencia de enfermedades crónicas y la falta de adherencia (o adherencia inadecuada) a los tratamientos farmacológicos y no farmacológicos por parte de los pacientes representan graves problemas en términos de salud pública, constituyendo un desafío creciente para las diferentes instituciones y profesionales de la salud involucrados.¹

En promedio, uno de cada tres pacientes abandona su tratamiento antes de lo recomendado² y entre el 30% y el 50% de los medicamentos recetados para enfermedades crónicas no se toman según las indicaciones.³ De hecho, más del 30% de los pacientes nunca recogen su primera prescripción.²

Lamentablemente estas cifras contribuyen a que haya decenas de miles de decesos al año. Para dar un ejemplo, en Europa 200 mil muertes prematuras anuales están relacionadas con la falta de adherencia.²

El incumplimiento de los planes terapéuticos definidos puede provocar complicaciones clínicas además de estrés físico y emocional causado por la necesidad de hospitalizaciones sucesivas, lo que conduce a implicaciones económicas y financieras, incluso a nivel de los sistemas de salud.¹

La adherencia es un comportamiento repetido y continuo, si los pacientes no siguen su tratamiento necesitan algo que los ayude a cambiar sus hábitos. El uso de intervenciones conductuales basadas en la evidencia y la teoría puede influir en la salud del paciente.⁴

Los avances en tecnología y ciencias del comportamiento nos brindan herramientas para pasar de pensar en cómo tratar la enfermedad a cómo tratar a las personas.⁴

Las ciencias del comportamiento en acción

Dentro de las ciencias del comportamiento podemos encontrar el marco COM-B, el cual divide todos los factores que influyen en la falta de adherencia en tres grupos: capacidad, oportunidad y motivación. Es, a su vez, la base para decidir cómo abordar el problema tomando en cuenta las condiciones particulares de cada paciente.⁵

Las capacidades que influyen en la falta de adherencia pueden ser físicas como falta de destreza o deglución, y psicológicas como problemas de memoria, déficit de conocimiento o imposibilidad de planificación.⁵

En cuanto a la falta de oportunidades que afecta la adherencia, estas se dividen en sociales –por ejemplo, fallas en la comunicación con el profesional de la salud o falta de apoyo– y físicas, como problemas de acceso a la salud o financieros.⁵

Las motivaciones se dividen en reflexivas, es decir, creencias negativas sobre la enfermedad y el tratamiento, y automáticas, entendidas como depresión, emociones y hábitos. Estas son las causas que más influyen en que los pacientes sigan o no el tratamiento.⁵

El rol de los profesionales de la salud

Entre los factores que contribuyen a la falta de adherencia se encuentra la incredulidad en el tratamiento, la falta de motivación y el deterioro de la relación entre el profesional de la salud y el paciente.¹

Los pacientes se adhieren cuando encuentran algún sentido tangible de que el medicamento prescrito o el cambio de hábitos contribuirán a resultados positivos relativamente inmediatos.¹

Por ejemplo, con los medicamentos hipoglucémicos el cumplimiento óptimo del tratamiento está estrechamente relacionado con una relación de confianza entre los profesionales de la salud y los pacientes.¹

La complicidad entre el paciente y el médico (la sensación del paciente de que sus necesidades y preocupaciones, durante las consultas médicas, fueron escuchadas y atendidas) predice la calidad de la adherencia al tratamiento farmacológico a largo plazo, contribuyendo a la prevención de complicaciones y, cuando se establece, a una mayor eficacia en su control.¹

Los sistemas de salud deben evolucionar hacia una mayor eficiencia que garantice  seguimiento clínico, farmacéutico y social a todos los pacientes, y adecuado a cada necesidad, así como minimizar las posibles complicaciones naturales y económicas que comprometan la calidad y esperanza de vida de los pacientes.¹

Descubre el papel que jugó el monitoreo remoto durante la pandemia.

Internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) se refiere a aquellos sistemas informáticos presentes en todo lo que nos rodea: desde ropa y accesorios hasta vehículos y electrodomésticos, e incluso en partes del cuerpo humano.¹

En esta nueva era digital en la que numerosos objetos adquieren mayor capacidad de cómputo y toman consciencia del entorno mejorando su poder de procesamiento y su independencia energética, la hiperconectividad entre personas y aparatos (dispositivos) abrirá la puerta hacia la total integración entre el mundo físico y los entornos virtuales creados por el hombre.¹

Para el sector salud, esta interacción digital que trasciende la relación meramente instrumental con la tecnología representa nuevos escenarios que modifican la práctica asistencial, la educación y la investigación.¹

Aquí podemos encontrar innovaciones como los wearables, la telemedicina, la computación en la nube (cloud computing), mHealth, Augmented Personalized Healthcare (APH) y big data. Aunque muchas de estas tecnologías que están relacionadas o son dependientes del IoT se encuentran aún en fases incipientes, aquellas que ya están en marcha muestran un enorme potencial.¹

Monitoreo gracias al Internet de las cosas

Un ejemplo de esto se encuentra en mHealth (mobile health), definida como la práctica médica y de salud pública apoyada por smartphones, equipos de monitorización de pacientes, tabletas, asistentes personales digitales y otros dispositivos móviles.¹

El uso de mHealth en epidemiología y salud pública se destaca en la recolección de datos clínicos y comunitarios, monitoreo de signos vitales en tiempo real y el envío de mensajes de texto para solicitud de ambulancias, por mencionar algunos.¹

La incorporación de los wearables (accesorios “vestibles” que se llevan en el cuerpo) extiende las funciones y beneficios de esta tecnología hasta la detección de arritmias y la medición de funciones corporales y la actividad física, así como el monitoreo constante de los niveles de glucosa o cualquier otro marcador biométrico en el cuerpo humano.¹

Beneficios de recopilar datos

Por su parte, la APH pretende potenciar el cuidado de la salud al sacar provecho

de los datos personalizados obtenidos mediante el IoT con el uso de sensores, wearables, aplicaciones móviles, Electronic Medical Records (EMRs) e incluso las redes sociales (social media), utilizando técnicas de inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) para mejorar la salud y el bienestar poblacional.¹

El Internet de las cosas y la cuarta revolución industrial pintan un escenario totalmente disruptivo, especialmente en relación con la salud pública y la epidemiología, el cual estará lleno de retos y oportunidades para lograr una medicina más eficiente, asequible y precisa.¹

Prueba de ello es el sistema PIC-ING-2236 de “IoT aplicado en la telemedicina”, una solución costo-efectiva para el monitoreo de la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) desarrollada por el grupo de investigación en telemedicina de la Universidad Militar Nueva Granada (España).²

Este sistema consiste en la medición constante de la temperatura corporal, saturación de oxígeno y frecuencia cardíaca de los pacientes mediante sensores de bajo costo, con el propósito de analizar y emitir alarmas de prevención temprana.²

El proyecto se basa en el uso del IoT para el registro, almacenamiento y procesamiento de señales que son enviadas a un Hub-IoT, el cual controla el acceso a la información en tiempo real para generar valores promedio, críticos e históricos que estarán disponibles en la nube, así como a través de una app móvil o una plataforma web.²

La solución –que por ahora es solo un proyecto de investigación, pero podría ser hasta 50% más económica que otros productos comerciales– incorpora un sensor de temperatura Exsense y un pulsioxímetro simple (modelo JZK-301), interconectados con tarjetas madre/procesadores Arduino-Raspberry Pi, los cuales son controlados por programas de código abierto (open source) Raspbian, Arduino 101, NetBeans IDE 8.1 y Ubuntu server 16.10, además de una plataforma eHealth, útil para realizar aplicaciones biométricas en telemedicina.²

La mayor ventaja de este dispositivo/sistema/interfaz es la gestión eficiente de un gran volumen de datos a través de la nube, así como la posible aplicación de técnicas de inteligencia artificial para caracterizar y crear estándares predictivos que reporten a los profesionales de la salud sobre cualquier cambio inesperado en signos vitales o condiciones que puedan poner en riesgo la salud de los pacientes. Todo en tiempo real.²

Conoce más sobre el monitoreo remoto, una aplicación práctica del Internet de las cosas.