Investigadores de la Escuela Politécnica Superior de Linares desarrollan una novedosa metodología para aumentar la fiabilidad del proceso de auscultación en los pacientes y facilitar la detección enfermedades pulmonares. Esta metodología se basa en el procesado de la señal biomédica y objetivo, en líneas generales, es reducir el número de diagnósticos erróneos en la identificación temprana de estas enfermedades a través de la mejora de esta técnica.
La auscultación es la técnica de exploración utilizada para escuchar los sonidos internos del cuerpo humano por medio de un estetoscopio, y por lo tanto una herramienta crucial para detectar enfermedades respiratorias en una fase temprana. Uno de los investigadores participantes en este proyecto, Juan De la Torre, explica en este sentido que esta técnica se utiliza para reconocer sonidos como las sibilancias, que son un indicador de problemas respiratorios que pueden derivar en enfermedades pulmonares obstructivas como el asma, bronquiolitis o la bronquitis, entre otras
“Actualmente, la auscultación sigue siendo la principal técnica utilizada en la mayoría de los centros de salud para realizar el primer análisis clínico sobre el estado del sistema respiratorio del paciente, ya que se considera segura, no invasiva, fácil de realizar y con un precio de ejecución bajo”, añade el experto. No obstante, matiza al respecto, elaborar un diagnóstico correcto a través de esta técnica depende de la experiencia, la pericia y el entrenamiento acústico de los médicos para reconocer este tipo de sonidos adventicios.
Detección automática de las sibilancias
Dentro de este contexto, los científicos del Departamento de Ingeniería de Telecomunicación de la EPSL de la UJA centraron su investigación en el ámbito del procesado de señal biomédica, con el objetivo de desarrollar algoritmos que permitiesen detectar sonidos adventicios producidos en la señal sonora grabada por el estetoscopio durante la examinación de un paciente. “Las sibilancias son la principal manifestación asociada a la obstrucción de vías respiratorias”, detalla Juan De la Torre. Por lo tanto, desde el punto de vista clínico, su detección es una tarea crucial para la identificación de enfermedades pulmonares. De ahí la importancia de poder detectar con métodos más precisos la presencia de sonidos sibilantes en las grabaciones respiratorias. Así, esta novedosa metodología proporciona mejores resultados para detectar sibilancias en los pacientes. “Los resultados sugieren un rendimiento prometedor para mejorar la fiabilidad del diagnóstico subjetivo proporcionado por el médico en el proceso de auscultación”, recalca el investigador de la EPSL.
Juan De la Torre incide en que los algoritmos desarrollados por el equipo de investigación de la UJA no persiguen sustituir a los profesionales sanitarios. “Es fundamental que médicos e ingenieros trabajemos en el mismo camino, en nuestro caso tenemos que adaptarnos a las necesidades de los médicos, para diseñar algoritmos y herramientas que faciliten y mejoren el diagnóstico de los pacientes”, señala. “Por su parte, los sanitarios tienen que poner en funcionamiento este tipo de herramientas comprobando en condiciones reales la fiabilidad y la eficacia de los algoritmos durante sus exámenes clínicos”. En esa línea, el equipo de la Universidad de Jaén colabora actualmente con un neumólogo del Hospital Universitario de Jaén.