Investigadores de la Escuela de Telecomunicaciones de la UPCT han desarrollado junto al Hospital Universitario Santa Lucía un sistema de Inteligencia Artificial para reducir las radiaciones que reciben los pacientes cuando se realizan un TAC.
La técnica consiste en aplicar inteligencia artificial para ajustar la dosis de radiación que reciben los pacientes que se hacen un TAC (Tomografía Axial Computerizada). Y El sistema diseñado es de bajo coste, código abierto y conectable a cualquier sistema, es decir, compatible con los sistemas de información de los hospitales públicos y privados.
El desarrollo forma parte de la tesis doctoral del ingeniero de Telecomunicación por la UPCT Enrique Ángel García Angosto (Cartagena, 1982), “Contribución a la dosimetría personal en pruebas médicas radiológicas para entornos regionales”, dirigida por Antonio Javier García Sánchez, profesor del área de Ingeniería Telemática y Alfredo Serna Berna, físico del hospital Santa Lucía. El objetivo de la tesis ha sido obtener la mejor imagen diagnosticable con la menor radiación posible.
Las radiaciones ionizantes que recibe el paciente al hacerse un TAC son uno de los mayores riesgos quienes son sometidos a estas pruebas diagnósticas. También lo son para el personal sanitario que trabaja en aquellas zonas donde hay mayor actividad de las mismas (Radioterapia, Medicina Nuclear).
Cerca del 60 % de las radiaciones ionizantes de un departamento de Radiología son irradiadas por el TAC. Este trabajo de investigación ha establecido los niveles de referencia de dosis para todo el Servicio Murciano de Salud (SMS) para los cinco protocolos de TAC más usados que cubren el 95% del total de las pruebas que se realizan en el mismo convirtiendo. Estos valores de referencia están por debajo de la media europea y convierten a la CARM en una comunidad en la que los pacientes están radioprotegidos, explican los directores de la tesis.
La tesis doctoral también ha permitido desarrollar un sistema de medición a tiempo real de las dosis de radiación que recibe personal sanitario. Este dispositivo, de bajo coste, evita que una vez al mes se tengan que enviar a Valencia los medidores que utiliza el personal sanitario para valorar su exposición a las radiaciones.
El trabajo de García Angosto ha permitido optimizar el control de la dosis, en términos de ajuste y optimización tanto para pacientes que son sometidos a las pruebas radiológicas como los profesionales que las realizan y trabajan en un entorno radioexpuesto. En este sentido, han clasificado a los pacientes por peso, altura y sexo. Estos datos, tratados con técnicas de inteligencia artificial, han logrado predecir al valor de dosis con el que hay que irradiar a un paciente.
