Publicación: Diseño de sistema de monitoreo, basado en sensores colorimétricos en IA, en modelo mimético de lesión cutánea
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Resumen en español
La atención y seguimiento de heridas crónicas constituyen un reto relevante dentro del ámbito de la salud, debido tanto a la complejidad de su evolución clínica como a la demanda de recursos esenciales. Su evaluación depende en gran medida de la inspección visual o de los análisis clínicos que resultan invasivos y poco oportunos, dificultando su identificación temprana en caso de presentar alteraciones. Ante esta necesidad, la presente investigación se orienta al diseño y validación de un sistema biomédico continuo y no invasivo. El sistema desarrollado integra un conjunto multisensorial colorimétrico capaz de detectar variaciones de pH, humedad y temperatura en el exudado de la herida, utilizando reactivos específicos como son el rojo fenol, cloruro de cobalto y cristales líquidos colestéricos, ensamblados sobre un soporte flexible de papel filtro. La interpretación cuantitativa de los cambios cromáticos es analizada mediante una red neuronal implementada en MATLAB, completada con una interfaz gráfica de usuario que permite la visualización y el análisis de datos en tiempo real. El sistema se validó en condiciones controladas de laboratorio mediante un modelo mimético de lesión cutánea. Los resultados muestran alta precisión en la estimación de los biomarcadores analizados, dejando en evidencia la viabilidad de sistemas colorimétricos combinados con inteligencia artificial. Se concluye que el sistema propuesto constituye una alternativa económica, portátil y fácil de usar con potencial aplicación en un entorno clínico de recursos limitados, con el fin de contribuir al monitoreo continuo de heridas crónicas y al apoyo en la toma de decisiones clínicas, minimizando el error humano. Palabras clave: heridas crónicas, análisis cuantitativo, sensores colorimétricos, interfaz gráfica, portabilidad, inteligencia artificial.
Resumen en ingles
The care and monitoring of chronic wounds represent a significant challenge in the healthcare field due to the complexity of their clinical progression and the continuous demand for essential resources. Current evaluation methods rely largely on visual inspection or clinical analyses that are invasive and often delayed, which can hinder early identification of alterations when complications arise. In response to this need, the present research focuses on the design and validation of a continuous and noninvasive biomedical monitoring system. The developed system integrates a multisensory colorimetric platform capable of detecting variations in pH, humidity, and temperature in wound exudate. Specific reagents, including phenol red, cobalt chloride, and cholesteric liquid crystals, were employed and assembled on a flexible filter paper substrate. Quantitative interpretation of chromatic changes is performed using a neural network implemented in MATLAB, complemented by a graphical user interface that enables real-time data visualization and analysis. The system was validated under controlled laboratory conditions using a mimetic cutaneous wound model. The results demonstrate high accuracy in the estimation of the analyzed biomarkers, highlighting the feasibility of colorimetric systems combined with artificial intelligence. t is concluded that the proposed system represents a low-cost, portable, and user-friendly alternative with potential application in clinical environments with limited resources, contributing to the continuous monitoring of chronic wounds and supporting clinical decision-making while minimizing human error.