Estudiantes de Instituto de Tecnología Sepuluh Nopember (ITS) en Indonesia ha desarrollado dispositivos probablemente capaces de detectar trastornos como anemia y trastornos neurológicos.
En un proyecto, un equipo de estudiantes ideó una basado en sensores Detector impulsado por IA que puede medir los niveles de hemoglobina para predecir la probabilidad de anemia en pacientes con lupus eritematoso sistémico. Llamada Hemoglobest, la prueba de hemoglobina no invasiva utiliza cinco espectros de luz, lo que es “más eficaz en comparación con los oxímetros” que utilizan sólo dos espectros de luz, afirmó un estudiante.
Otro proyecto es una herramienta biosensora de microfluidos de diagnóstico rápido que se posiblemente capaz de detectar trastornos neurológicos. El detector llamado NeuroCube utiliza colorimetría, actuando como una prueba de fuego que reacciona a los compuestos neurotransmisores en las muestras de orina. El cambio de color indica el nivel de concentración de compuestos como dopamina, glutamato y nicotinamida, adenosina dinucleótido de hidrógeno para detectar trastornos neurológicos, como demencia, TOC, TDAH, trastorno bipolar, esquizofrenia y enfermedad de Alzheimer.
Un equipo de investigadores de Singapur y Kazajstán ha combinado tecnologías de imágenes térmicas e inteligencia artificial para ayudar a detectar potencialmente el cáncer de mama de manera temprana.
Desarrollaron un programa informático llamado Red neuronal informada por la física que utiliza inteligencia artificial para analizar patrones de calor en imágenes térmicas infrarrojas de los senos y señalar hallazgos sospechosos indicativos de tumores malignos “en cinco minutos”. Fue entrenado y probado utilizando miles de exploraciones mamarias infrarrojas de pacientes con o sin tumores dañinos en Kazajstán y logró una precisión de detección del 91%.
“Los tumores, incluidos los de cáncer de mama, a menudo tienen una actividad metabólica y un suministro de sangre distintos en comparación con el tejido normal. Como resultado, pueden generar más calor o tener propiedades térmicas diferentes”, dijo la Dra. Anna Midlenko, instructora clínica del Departamento de Cirugía de Universidad Nazarbayevexplicó su estudio, cuyos hallazgos han sido publicados en la revista Computer Methods and Programs in Biomedicine.
Eddie Ng Yin Kwee, profesor asociado de la Escuela de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial de Universidad Tecnológica de Nanyang Singapurdijo que su equipo ahora está investigando para mejorar aún más el programa de IA para predecir las propiedades de los tejidos y los tamaños y ubicaciones de los tumores mediante técnicas de transferencia de biocalor inversa, con la esperanza de que pueda servir como una “nueva herramienta de IA portátil para la detección temprana del cáncer de mama y autoexamen.”
Un equipo de investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea afirma haber creado un sensor de electromiografía (EMG) resistente al sudor que permite un control estable a largo plazo de robots portátiles para rehabilitación.
Los sensores existentes para sistemas de rehabilitación robóticos portátiles a menudo deterioran la calidad de la señal con el tiempo y se ven fácilmente afectados por las condiciones de la piel del usuario. El equipo de KAIST intentó abordar esta limitación creando un sensor de microagujas adhesivo y estirable que puede “detectar señales fisiológicas a un alto nivel sin verse afectado por el estado de la piel del usuario”.
El sensor cuenta con microagujas duras que penetran a través del estrato córneo, que tiene una alta resistencia eléctrica y, por lo tanto, tiene una menor resistencia de contacto con la piel y puede obtener señales electrofisiológicas de alta calidad independientemente de la contaminación.
“A través de esto, podremos controlar robots portátiles con mayor precisión y estabilidad, lo que ayudará a la rehabilitación de los pacientes que utilizan robots”, explicó el profesor del KAIST Jae-Woong Jung, quien dirigió la investigación. Sus hallazgos fueron publicados en la revista Science Advances.