El profesor del Área de Teoría de la Señal y Comunicaciones del Departamento de Ingeniería de Telecomunicación en la Escuela Politécnica Superior de Linares de la Universidad de Jaén, Juan de la Torre Cruz, ha sido galardonado con el ‘Premio Academia de la Ingeniería a la Mejor Tesis Doctoral en Ingeniería centrada en la persona. Tecnología y Salud’, que otorga el Colegio Oficial de Ingenieros de Telecomunicación (COIT).
Juan de la Torre Cruz finalizó el Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y la Comunicación en marzo del pasado año, con la defensa de su tesis doctoral titulada ‘Algoritmos de procesado de señal basados en Non-negative Matrix Factorization aplicados a la separación, detección y clasificación de sibilancias en señales de audio respiratorias monocanal’, dirigida por Pedro Vera Candeas y Francisco Jesús Cañadas Quesada, profesores del Departamento de Ingeniería de Telecomunicación de la Escuela Politécnica Superior de Linares, desarrollada en el grupo de investigación TIC-188 (Tratamiento de Señales en Sistemas de Telecomunicación) de la Universidad de Jaén, cuyo investigador principal es el catedrático de Teoría de la Señal y Comunicaciones Nicolás Ruiz Reyes.
Qué ha desarrollado en su tesis sobre tecnología y salud
A nivel mundial, las enfermedades pulmonares obstructivas constituyen un problema de salud pública de enorme y creciente importancia por su elevado crecimiento en el número de pacientes, alta tasa de mortalidad y coste sanitario. Actualmente, el proceso de auscultación sigue siendo el primer examen clínico que un neumólogo emplea para evaluar el estado general del aparato respiratorio, debido a que se trata de un método no invasivo, de bajo coste, fácil de utilizar y especialmente seguro para el paciente.
Sin embargo, el diagnóstico que se deriva de la auscultación sigue siendo un diagnóstico altamente subjetivo que se encuentra condicionado a la habilidad, experiencia y entrenamiento de cada médico en la escucha e interpretación de las señales de audio respiratorias.
En consecuencia, un alto porcentaje de diagnósticos siguen siendo erróneos, lo cual aumenta el riesgo de la salud de los pacientes e incrementan el coste asociado a los centros de salud. Una de las principales tareas que un médico realiza cuando ausculta a un paciente es la búsqueda y el análisis de sonidos adventicios que puedan producirse durante la respiración. Los sonidos adventicios son producidos por la obstrucción de las vías respiratorias y su presencia está asociada a anomalías respiratorias como pueden ser las enfermedades pulmonares obstructivas.
Concretamente, las sibilancias (wheezes o wheezing) son consideradas uno de los sonidos adventicios de mayor importancia, ya que alertan de la posible presencia de importantes enfermedades pulmonares obstructivas, tales como, asma, bronquiolitis, bronquiectasia o enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).
En este sentido, esta tesis ha tenido como objetivo principal el desarrollo de métodos basados en novedosas técnicas de procesado de señal, concretamente, factorización de matrices no negativas (Nonnegative Matrix Factorization) aplicadas a la separación, detección y clasificación de sonidos respiratorios emitidos por los pulmones humanos en sujetos sanos y pacientes enfermos para proporcionar una vía de información complementaria al médico que le ayude a mejorar el origen de la enfermedad y fiabilidad del primer diagnóstico emitido por el médico al analizar las señales sonoras capturadas mediante la auscultación.
