Cuando un paciente ingresa a una unidad de cuidados intensivos (UCI) normalmente requiere el uso de un ventilador mecánico (mal llamado respirador) para darle el soporte ventilatorio que requiere para no morir, ya que ha perdido la capacidad de hacer un adecuado intercambio gaseoso en sus pulmones.

Los ventiladores médicos  empleados en pacientes bajo cuidado crítico tienen como función principal mejorar los gases alveolares, oxígeno (O₂) y dióxido de carbono (CO₂), cuando estos valores se encuentran fuera del rango normal debido a diferentes patologías del sistema respiratorio. Sin embargo, para los pacientes que están sometidos a ventilación mecánica, no se tiene una herramienta confiable que le permita conocer al clínico el verdadero valor de estos gases alveolares, respiración a respiración.

La presente investigación propone un método para predecir los gases alveolares (O₂ y CO₂) en un simulador físico del sistema respiratorio humano. El estudio se realizó utilizando un simulador físico del pulmón  con intercambio de gases (SAMI-SII), desarrollado en el presente trabajo, junto con estrategias de inteligencia artificial (IA) entrenadas con el desarrollo de un modelo matemático.

El simulador desarrollado, presentó un desempeño consistente en las concentraciones a la entrada de la vía aérea con respecto a las observadas en la práctica clínica, y fue posible estimar el valor promedio de los gases alveolares  en el simulador de pulmón cuando está conectado a un ventilador comercial. Posteriormente el modelo fue validado  en 13 pacientes pulmonarmente sanos y sometidos a ventilación mecánica. Los resultados obtenidos en esta investigación demuestran un alto grado de éxito. La metodología empleada ha probado ser efectiva y precisa, evidenciando su valor y utilidad para futuras investigaciones en este campo, lo que permitiría tener un mejor desenlace en los pacientes que están en la UCI bajo ventilación mecánica, mejorándole la supervivencia a muchos de ellos.

León Darío Jiménez Posada
Investigador docente del Grupo de Investigación en Ingeniería Biomédica - GIBEC
Universidad EIA (Escuela de Ingeniería de Antioquia)

Comunicado de prensa

Durante la pandemia del COVID-19, la sociedad en general conoció el valor de las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI) y, en particular, de los ventiladores médicos, esenciales para el cuidado de pacientes en estado crítico. Pero, ¿cómo hacer que estos dispositivos puedan salvar aún más vidas? Esta ha sido la obsesión de científicos como el ingeniero mecánico León Darío Jiménez, quien empezó a investigar sobre el tema a partir del momento en el que vio a su propio padre conectado a un respirador.

Con un equipo interdisciplinario compuesto por médicos, terapeutas e ingenieros de la Universidad EIA, Jiménez logró crear un simulador de pulmón que ayuda a predecir como reaccionarían los valores de oxígeno y dióxido de carbono de un paciente al momento de cambiar los parámetros del ventilador médico.

Para poder cumplir esta función, el simulador utiliza un novedoso modelo matemático que permite representar la enorme complejidad de la fisiología del pulmón, y herramientas de Inteligencia Artificial. Por su parte, los gases alveolares objeto de la medición son capturados a la entrada de la vía aérea mediante sensores, lo que evita tener que recurrir a pruebas sanguíneas, que es el método utilizado actualmente en la práctica médica para hacer estas mediciones.

Los resultados de las mediciones de gases alveolares realizadas por el simulador de pulmón fueron validados de manera exitosa en un estudio clínico realizado con 13 pacientes sanos que fueron sometidos a ventilación médica en UCI. Esto indica que la herramienta podría tener un gran impacto en el sector médico, pedagógico e investigativo, y un gran potencial para ser comercializado.