Salud

Equipo desarrolla robot de muestreo de sangre

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Un robot de muestreo de sangre, capaz de realizar su trabajo tan bien o mejor que los humanos, ha sido desarrollado por un equipo de la Universidad de Rutgers. Fue probado durante el primer ensayo clínico humano de un dispositivo automático de extracción y análisis de sangre.

Dado que el dispositivo puede proporcionar resultados más rápidos, los profesionales de la salud no tendrían que pasar tanto tiempo extrayendo sangre. Les permitiría centrarse más en el tratamiento de los pacientes en los hospitales y otros entornos.

Los resultados se publicaron en la revista Technology, y fueron comparables o superaron los estándares clínicos. La tasa de éxito general para los 31 participantes que se sometieron a la extracción de sangre fue del 87%. 25 personas tenían venas más fáciles de acceder, y la tasa de éxito fue del 97%.

Dentro del dispositivo hay un robot guiado por ultrasonido que extrae sangre de las venas. Uno de los posibles desarrollos es un dispositivo completamente integrado que incluya un módulo para manejar muestras y un analizador de sangre basado en centrifugación. Esto podría usarse en ambulancias, salas de emergencia, clínicas, consultorios de médicos, hospitales y camas de hospital.

El procedimiento clínico más común, con más de 1.400 millones realizados diariamente en los Estados Unidos, es la punción venosa. Este es un proceso que implica insertar una aguja en una vena para obtener una muestra de sangre o realizar terapia intravenosa. Sin embargo, estudios anteriores han demostrado que los clínicos fallan en el 27% de los pacientes sin venas visibles, el 40% de los pacientes sin venas palpables y el 60% de los pacientes desnutridos.

Con el fracaso repetido para iniciar una línea de infusión, aumenta el riesgo de flebitis, trombosis e infecciones. También podría requerir el objetivo de venas grandes en el cuerpo o arterias, y esto es más riesgoso y costoso. Debido a esto, la punción venosa es una de las principales causas de lesiones a pacientes y clínicos. Otros problemas asociados con la dificultad para acceder a las venas son que puede aumentar el tiempo del procedimiento hasta una hora, requiere más personal y los costos estimados son más de 4.000 millones de dólares al año en los Estados Unidos.

Josh Leipheimer es un estudiante de doctorado en ingeniería biomédica en el laboratorio de Yarmush en el departamento de ingeniería biomédica en la Escuela de Ingeniería de la Universidad de Rutgers-New Brunswick.

“Un dispositivo como el nuestro podría ayudar a los clínicos a obtener muestras de sangre de manera rápida, segura y confiable, evitando complicaciones y dolor innecesarios en los pacientes debido a múltiples intentos de inserción de agujas”, dijo Leipheimer.

El equipo espera que el dispositivo pueda ser utilizado eventualmente en procedimientos como la cateterización intravenosa, el acceso venoso central, la diálisis y la colocación de líneas arteriales. Ahora trabajarán para perfeccionar el dispositivo y aumentar las tasas de éxito en aquellos pacientes con venas difíciles de acceder.

Para mejorar su rendimiento, se tomarán datos de este estudio y se utilizarán para mejorar la inteligencia artificial en el robot.

Los coautores de Rutgers incluyen a Max L. Balter y Alvin I. Chen, ambos graduados con doctorados; Enrique J. Pantin en la Escuela de Medicina de Rutgers Robert Wood Johnson; la profesora Kristen S. Labazzo; y el investigador principal Martin L. Yarmush, la silla Paul y Mary Monroe y profesor distinguido en el Departamento de Ingeniería Biomédica. El estudio también contó con contribuciones de un investigador de la Escuela de Medicina de Icahn en el Hospital Mount Sinai.

El dispositivo recién desarrollado por el equipo de Rutgers es solo otro ejemplo de cómo la robótica y la inteligencia artificial están superando a la industria de la salud. Estos dispositivos ayudarán enormemente a aquellos que trabajan en el sector de la salud, y harán que los procedimientos y otras formas de atención sean mucho más exitosos.

Alex dirige las operaciones de noticias impulsadas por IA de Unite.AI, combinando periodismo, investigación y automatización para respaldar una cobertura oportuna y escalable de la inteligencia artificial. Su trabajo ayuda a garantizar que los desarrollos emergentes de IA se presenten de manera eficiente, al tiempo que se mantienen los estándares editoriales de la publicación.