Investigadores del Departamento de Ingeniería de Telecomunicación de la Escuela Politécnica Superior de Linares de la Universidad de Jaén (UJA) han desarrollado un método para mejorar la fiabilidad del proceso de auscultación y, de esta forma, disminuir el número de diagnósticos erróneos en la identificación temprana de enfermedades pulmonares.

El investigador de la EPS de Linares, Juan de la Torre.

“La auscultación se define como la técnica de escuchar los sonidos internos producidos dentro del cuerpo humano por medio de un estetoscopio. Durante el proceso de auscultación, la presencia de sonidos adventicios, como las sibilancias, es un indicador de los problemas respiratorios que muestran varias enfermedades pulmonares obstructivas como el asma, bronquiolitis o la bronquitis, entre otras”, explica Juan De la Torre, uno de los investigadores de la UJA participantes en esta investigación. “Actualmente, 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, en comparación con otras”, indica. “Sin embargo, el correcto diagnóstico derivado del proceso de auscultación depende de la experiencia, la pericia y el entrenamiento acústico que los médicos dispongan para reconocer los sonidos adventicios que revelan un desorden pulmonar en la señal sonora capturada por el estetoscopio”, añade.

Bajo ese contexto, el equipo de investigadores de la UJA centró 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”, argumenta Juan De la Torre. “Por lo tanto, desde el punto de vista clínico, su detección es una tarea crucial para la identificación temprana de enfermedades pulmonares”. Para ello, han diseñado un método novedoso que detecta automáticamente la presencia de sonidos sibilantes en las grabaciones respiratorias, evitando que el sujeto regrese al centro de salud con un empeoramiento de la obstrucción de las vías respiratorias, manifestado por los sonidos sibilantes, que no se habían detectado en el primer examen clínico realizado mediante auscultación.

Esquema de funcionamiento.

El método elaborado por los investigadores de la UJA se divide en tres etapas. En la primera, se estima el intervalo espectral, en el que la probabilidad de que se produzcan sonidos sibilantes es máxima. En la segunda, se obtiene una estimación de los sonidos sibilantes presentes en la grabación respiratoria, eliminando los sonidos respiratorios que se encuentran solapados. Y en la tercera, se define la condición del sujeto, saludable o no saludable, dependiendo de la presencia o ausencia de sonidos sibilantes durante el proceso de auscultación.

Las conclusiones de la investigación realizada indican que este método proporciona los mejores resultados de clasificación de presencia o ausencia de sibilancias en general, en comparación con otros métodos de vanguardia, teniendo en cuenta todas las bases de datos evaluadas. “Los resultados sugieren un rendimiento prometedor para mejorar la fiabilidad del diagnóstico subjetivo proporcionado por el médico en el proceso de auscultación”, especifica el investigador de la UJA. En ese sentido, entre sus ventajas destaca la robustez con respecto a la longitud temporal de la grabación para clasificar correctamente la condición del sujeto. Es decir, independientemente de si se analiza una etapa respiratoria (inspiración o expiración), un ciclo respiratorio (formado por la etapa de inspiración y expiración) o una grabación respiratoria (formada por varios ciclos respiratorios), los resultados obtenidos por este método son iguales.

En cuanto a las líneas a seguir, Juan De la Torre insiste 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. 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, nuestro equipo colabora actualmente con un neumólogo del Hospital Universitario de Jaén para trabajar conjuntamente en el diseño de algoritmos útiles para sus diagnósticos”.

Este trabajo de investigación ha contado con la participación de Juan De la Tore, Francisco J. Cañadas, Nicolás Ruiz, Pedro Vera, Julio J. Carabias y Sebastián García, miembros del Departamento de Ingeniería de Telecomunicaciones de la UJA, y ha sido publicado recientemente en la revista de impacto Applied Acoustics.

Domingo 17 de mayo, Día Mundial de las Telecomunicaciones

Este domingo 17 de mayo se conmemora el Día Internacional de las Telecomunicaciones. En opinión de Juan De la Torre, este tipo de fechas conmemorativas “pueden ser una excusa necesaria para que cualquier persona entienda la importancia que las telecomunicaciones tienen en nuestra vida”. En ese sentido, el investigador de la UJA incide en que “a día de hoy, debido a la COVID-19, conceptos como tele-trabajo o videoconferencia no hubiesen sido posibles sin la existencia de las telecomunicaciones. Gracias a este “arte” hemos estado comunicados y conectados en todo momento, haciendo más llevadero el contexto de estado de alarma”.

A su vez, Juan De la Torre hace hincapié en que “este día puede ser una oportunidad importante para mostrar que las telecomunicaciones no solo están relacionadas con conceptos que todo el mundo conoce como telefonía, televisión o Internet, sino que se puede enfocar a cualquier ámbito, como por ejemplo el procesado de señales biomédicas para ayudar a los especialistas a identificar enfermedades pulmonares obstructivas”.