Con IA, proyecto busca garantizar la higiene de los doctores en los quirófanos y salas de urgencia

Durante 2024, en Colombia se reportaron más de 300 infecciones asociadas a la atención en salud que podrían haberse evitado mediante una mejora en la técnica de higiene de manos.

Es por ello que un equipo de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de La Sabana, en colaboración con el Instituto Nacional de Cancerología, creó un modelo de visión por computador con inteligencia artificial que verifica la adherencia al protocolo de higiene según los lineamientos de la Organización Mundial de la Salud (OMS) antes de que los profesionales ingresen al quirófano.

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De acuerdo con la OMS, alrededor del 80% de las infecciones comunes se transmiten por medio de las manos, lo que aumenta en pacientes con cáncer, que presentan sistemas inmunes comprometidos y requieren entornos hospitalarios rigurosamente controlados.

Ante este reto, el proyecto se enfoca en el denominado efecto Hawthorne, que ocurre cuando una persona modifica su conducta al saberse observada, y en la cobertura limitada por falta de personal en los puntos de atención; de acuerdo con Juan Sebastián Vargas, del Laboratorio de Concreción para la Innovación del Instituto Nacional de Cancerología, estos factores impactan la calidad de los procedimientos y hacen compleja la supervisión permanente del lavado de manos en entornos clínicos.

El prototipo, desarrollado por estudiantes colombianos, emplea modelos de detección de objetos “Solo miras una vez” (Yolo por sus siglas en inglés), una herramienta de aprendizaje profundo utilizada en aplicaciones de visión por computador, con el que se guía y verifica, paso a paso, la técnica de lavado estipulada por la OMS, identificando cada movimiento, como el frotado de palmas, dorso, espacios interdigitales, pulgares, uñas y muñecas.

Durante el proceso, una cámara registra las manos del usuario, mientras una pantalla muestra en tiempo real si el procedimiento se ejecuta correctamente. Un semáforo digital ubicado en la parte inferior de la imagen indica el nivel de cumplimiento en cada fase, lo que facilita la autocorrección y el aprendizaje continuo.

Para Santiago Toledo, director de la Maestría en Analítica Aplicada de la Universidad de La Sabana y asesor del equipo que lideró la iniciativa, el objetivo de la herramienta es automatizar la verificación de la adherencia al protocolo de higiene sin reemplazar la capacitación ni la supervisión institucional.

“El objetivo es automatizar la revisión de la adherencia al protocolo de higiene de manos para complementar la capacitación y la supervisión institucional, no reemplazarlas”, indicó Toledo, que mencionó que la herramienta funciona en dispositivos móviles, lo que reduce los costos operativos y facilita su implementación en diversos entornos hospitalarios.

De la misma forma, destacaron que el sistema puede adaptarse a los recursos tecnológicos existentes y no depende de un hardware especializado que pueda complicar su implementación.

El entrenamiento de la inteligencia artificial requirió la recopilación y procesamiento de un conjunto diverso de imágenes. El equipo etiquetó más de 7.700 imágenes utilizando la plataforma Roboflow, incorporando fotos y videos con diferentes condiciones de luz, fondos, tonos de piel y calidad de cámara. El modelo alcanzó una precisión superior al 90% en la identificación de los movimientos correctos y permitió realizar pruebas exitosas en computadoras y teléfonos.

La validación del prototipo será realizada por el Instituto Nacional de Cancerología, donde se busca estandarizar las condiciones para la captura de imágenes, establecer recomendaciones sobre iluminación y definir protocolos respecto al uso de accesorios como anillos, pulseras o uñas esmaltadas.

Al respecto, Ana María Vásquez, especialista de la Subdirección de Investigaciones del instituto, explicó que existe un proyecto en desarrollo para adaptar y perfeccionar la herramienta de acuerdo con las necesidades del entorno hospitalario, enfatizando que parte del trabajo consiste en adecuar la captura de imágenes y verificar el efecto de factores externos en la precisión del sistema.

El siguiente paso será llevar el dispositivo piloto a la Unidad de Cuidados Intensivos, en un ambiente en el que las condiciones pueden controlarse con mayor precisión. Allí, el desafío radicará en la adaptación del personal asistencial a la herramienta y en la revisión de su eficiencia mediante el análisis de indicadores específicos que permitan comparar los resultados antes y después de su implementación.

El funcionamiento del prototipo en tiempo real y su capacidad para integrarse a procesos existentes buscan fortalecer la higiene de manos y, a largo plazo, reducir de forma comprobable el número de infecciones asociadas a la atención en salud.

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