Durante los meses de verano aproximadamente 2.800 muertes registradas por el sistema de monitorización de la mortalidad (MoMo) se atribuyeron a la intensa ola de calor que llegó a registrar temperaturas por encima de los 45°C. Unas condiciones meteorológicas que los expertos apuntan que cada año irán a más. Ante esta situación y como consecuencia también de lo vivido en la pandemia, el Instituto de Biomecánica (IBV) se decidió a desarrollar el proyecto TERMO4D, que a través de diferentes líneas de investigación utilizan técnicas de visión e inteligencia artificial para aplicarlas en el campo de las imágenes térmicasde alta resolución con el objetivo de mejorar la salud y la calidad de vida de las personas.
“El hallazgo de asimetrías, gradientes de temperatura, varices, lesiones agudas y crónicas y anomalías térmicas en algunos usuarios, nos llevó a plantear un estudio que aplicase la termografía como ayuda al diagnóstico y el seguimiento de numerosos tratamientos con soluciones no invasivas y sencillas de aplicar e interpretar”, explica Consuelo Latorre, directora del proyecto TERMO4D en IBV.
“La intención final es trasladar las tecnologías de laboratorio a su uso en entorno real con tecnología más asequibles y fáciles de utilizar por personal no especializado”
Entre las líneas se encuentran la salud laboral, donde se ha aplicado la investigación térmica en EPIs, ajuste de mascarillas, protocolos de exposición y modelos de simulación de fatiga física, mental, gasto metabólico, con el fin de proteger al personal de las empresas expuesto a estas altas temperaturas; el deporte, en la detección de sobrecarga, lesiones y rehabilitación; y el bienestar en aplicaciones estéticas, seguimiento de tratamientos o cirugías.
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En los últimos años la inteligencia artificial ha cobrado una gran importancia, en el ámbito de la salud principalmente en el tratamiento de imágenes, reconocimiento de patrones y detección automática de formas y cambios.
“En el proyecto TERMO4D financiado por los fondos IVACE FEDER de la Comunidad Valenciana, hemos aplicado redes neuronales y técnicas de autoaprendizaje (Machine Learning) sobre las imágenes térmicas de usuarios para extraer características como la detección de edad, sexo, identificación, biometría o la predicción de variables subjetivas como el confort térmico o la sensación térmica”, indica Latorre.
Entre las ventajas que aporta esta unión entre la imagen térmica y la inteligencia artificial destacan la capacidad de analizar información térmica de imágenes con alta resolución de forma masiva con un gran número de usuarios, detectar y clasificar patologías que tienen una manifestación temprana en pequeñas variaciones térmicas a nivel dermatológico y entrenar modelos con ensayos controlados para poder extrapolarlos a situaciones reales.
“La intención final es trasladar las tecnologías de laboratorio a su uso en entorno real con tecnología más asequibles y fáciles de utilizar por personal no especializado”, concluye la directora del proyecto.