PEDITERM
Integració de Termografia Digital Infraroja (TDI) amb algoritmes d'aprenentatge profund per al cribratge automatitzat del Peu Diabètic (PD)
T'interessa?Necessitat
El peu diabètic (PD) és una complicació greu de la diabetis mellitus (DM) que afecta entre un 3% i un 13% dels pacients amb DM, i és responsable del 30% dels ingressos hospitalaris associats. A Catalunya, la diabetis afecta un 13,8% de la població (unes 630.000 persones), amb una prevalença més alta en homes i pacients amb diabetis tipus 2 (DM2). El principal factor de risc d’amputacions en pacients amb PD és la combinació de neuropatia diabètica (NP) i malaltia arterial perifèrica (MAP). Les eines de cribratge actuals presenten limitacions per a la detecció precoç de NP i MAP, essent poc sensibles i subjectives. La necessitat no coberta és una estratègia de cribratge més efectiva que millori la detecció precoç i redueixi complicacions.
Solució
La solució proposa integrar Termografia Digital Infraroja (TDI) amb algorismes d’aprenentatge profund per al cribratge automatitzat del Peu Diabètic (PD). Utilitzant càmeres termogràfiques i xarxes neuronals convolucionals, el sistema analitza imatges per detectar anomalies neuropàtiques i neuroisquèmiques subclíniques, millorant la precisió diagnòstica i reduint el temps d’avaluació. Els resultats preliminars en pacients sans han demostrat una alta precisió en la detecció d’anomalies, reforçant el seu potencial en l’àmbit clínic.
El sistema s’integra fàcilment a l’Atenció Primària (AP) gràcies a la seva automatització, reduint el temps de cribratge i eliminant la necessitat de formació prèvia per als professionals. A més, és una eina no invasiva que pot detectar complicacions en fases inicials, reduint així el risc d’amputacions i hospitalitzacions associades al PD. Pel que fa a la viabilitat econòmica, aquesta tecnologia suposa un baix cost inicial en comparació amb els costos elevats del tractament de complicacions severes, com les amputacions. A més, la integració amb les històries clíniques electròniques (HCE) permet una adopció escalable, millorant la detecció precoç en diferents regions. La seva aplicació pot no només reduir els costos sanitaris, sinó també millorar la qualitat de vida dels pacients, prevenint complicacions greus i reduint l’impacte psicològic associat al PD, com la depressió o l’aïllament social.
Objectiu
Millorar el cribratge del PD, detectant alteracions tèrmiques subclíniques, mitjançant la integració de Termografia Digital Infraroja (TDI) amb algorismes d’aprenentatge profund