Este proyecto tiene como objetivo principal el desarrollo de nuevos algoritmos de procesado de señal orientados a mejorar la fiabilidad del diagnóstico emitido por un médico al analizar señales pulmonares o cardiopulmonares procedentes del proceso de auscultación. El cumplimiento de este objetivo principal trata de reducir la tasa de falsos negativos en la detección de posibles enfermedades pulmonares, evitando la vuelta del paciente al centro de salud con mayor gravedad. Desde el punto de vista médico se propone trabajar en escenarios en los que una única especialidad (neumología) o más de una especialidad (neumología y cardiología) están implicada en el diagnóstico.

Los objetivos de carácter general se establecen como líneas de actuación prioritaria en la mayoría de proyectos financiados en convocatorias públicas y privadas. Estos objetivos aplicados a este proyecto se detallan a continuación:

• Trabajo colaborativo entre las diferentes disciplinas que manejan los miembros del grupo de investigación. El grupo de investigación propuesto es heterogéneo, en el sentido que se dispone de expertos en diferentes materias como medicina, procesado de audio, machine learning e inteligencia artificial. En este proyecto se pretende utilizar esta riqueza científica para desarrollar algoritmos que incorporen mejoras en el ámbito del análisis y procesado de señales sonoras procedentes del pulmón y corazón humano, de forma que los resultados sean los más satisfactorios posibles.

• Desarrollo de técnicas de separación, detección y clasificación de sonidos pulmonares y cardíacos susceptibles de ser publicadas en congresos y/o revistas científicas de reconocido prestigio internacional. El grupo de investigación que presenta este proyecto tiene un largo bagaje de publicaciones Journal Citation Reports (JCR) en cada una de las líneas en las que ha trabajado, obteniendo resultados muy satisfactorios en otros proyectos competitivos de carácter nacional y autonómico ya desarrollados previamente.

Los objetivos específicos del proyecto se detallan a continuación:

• Objetivo específico 1:

  Implementación de algoritmos de procesado de señal aplicados a la separación de fuentes sonoras pulmonares y cardiacas procedentes del proceso de auscultación.
• Objetivo específico 2:

  Implementación de algoritmos de procesado de señal aplicados a la detección de arritmias a partir de los sonidos procedentes del proceso de auscultación
• Objetivo específico 3:

  Implementación de algoritmos de procesado de señal aplicados a determinar la presencia de sonidos adventicios denominados sibilancias (wheezing) obtenidos mediante el proceso de auscultación
• Objetivo específico 4:

  Implementación de algoritmos de procesado de señal aplicados a la localización temporal de sonidos adventicios denominados sibilancias (wheezing) procedentes del proceso de auscultación
• Objetivo específico 5:

  Implementación de algoritmos de procesado de señal aplicados a la categorización del tipo de sibilancias (wheezing) atendiendo a su estructura armónica, monofónica o polifónica, a partir del proceso de auscultación
• Objetivo específico 6:

  Implementación de algoritmos de procesado de señal aplicados a determinar el nivel de gravedad de enfermedades pulmonares cuya principal manifestación sea la presencia de sibilancias (wheezing) a partir del proceso de auscultación
• Objetivo específico 7:

  Implementación de algoritmos de procesado de señal aplicados al análisis de los sonidos adventicios denominados crepitantes (crackles) obtenidos mediante el proceso de auscultación
• Objetivo específico 8:

  Implementación de algoritmos de procesado de señal aplicados a la detección y clasificación del nivel de gravedad de la apnea obstructiva del sueño (Obstructive Sleep Apnea, OSA) a partir de sonidos respiratorios y de sonidos de ronquidos
• Objetivo específico 9:

  Implementación de algoritmos de procesado de señal para determinar el órgano causante, pulmón o corazón, de los sonidos anormales procedentes del proceso de auscultación.

Los resultados esperables del proyecto serán contribuciones científicas en forma de artículos en revistas de impacto y congresos de prestigio internacional. El cumplimiento del objetivo principal de este proyecto trata de reducir la tasa de falsos negativos en la detección de posibles enfermedades pulmonares y cardíacas, evitando la vuelta del paciente al centro de salud con mayor gravedad. En este sentido, pensamos que nuestras contribuciones en las líneas propuestas pueden servir para generar nuevo conocimiento, a partir del cual se puedan desarrollar nuevas aplicaciones comerciales que mejoren las ya existentes o que traten con problemas diferentes.

Así, los resultados esperables de este proyecto pueden considerarse de dos tipos:

• Formativos y de consolidación: El equipo de investigación solicitante se puede decir que goza de bastante experiencia en Formación, Investigación y Transferencia tecnológica de temas relacionados con el procesado de señal aplicado a diferentes ámbitos: ultrasonidos, audio, voz, ruido, señales de diversos eventos sonoros que ocurren en el entorno real que rodea a un usuario y gestión de contenido. Sin embargo, aunque el equipo de investigación solicitante posee una experiencia más limitada en Formación e Investigación de temas relacionados con el procesado de señales biomédicas, sigue teniendo experiencia en el procesado de señales biomédicas como electrocardiogramas (ECG) y análisis de señales sonoras cardiopulmonares y pulmonares. El procesado de audio, en especial el de separación y clasificación de fuentes sonoras, contribuyen de una forma crucial al desarrollo de un Sistema de Separación, Detección y Clasificación de señales cardiopulmonares y/o pulmonares, por lo que este proyecto puede significar un paso importante en la trayectoria del grupo solicitante, consolidándolo gracias a la aportación de personal, que posibilitará el llevar a buen término las actividades planteadas durante este proyecto. La evolución del proyecto, junto con sus resultados más significativos, se intentarán reflejar en comunicaciones a congresos y artículos en revistas internacionales de reconocido prestigio internacional. Se pretende, a su vez, consolidar relaciones ya existentes con investigadores nacionales y extranjeros y además, crear otras nuevas con grupos de investigación activos en este tema, tanto en España como a nivel internacional, para contrastar datos y experiencias.

• Aplicación y preexplotación comercial: en relación a la temática del proyecto, se han identificado posibles áreas de transferencia tecnológica, al tiempo que se ha realizado un análisis de mercado de posibles empresas que podría estar interesadas en los resultados esperables de la investigación para realizar colaboraciones de investigación o desarrollo de productos comerciales.

  • Integración de los algoritmos desarrollados en este proyecto en dispositivos médicos (por ejemplo, estetoscopios digitales con inteligencia) y dispositivos de escucha orientados al gran público. De esta forma, se puede desarrollar dispositivos comerciales para ser utilizado no solamente por médicos sino por ciudadanos donde dicho dispositivo puede automáticamente detectar/localizar/clasificar sonidos anómalos cardíacos o respiratorios cuando quiera y donde quiera cada ciudadano. A futuro, la información proporcionada por los algoritmos desarrollados en este proyecto podría ser combinada para evaluar los siguientes escenarios: i) si es necesario acudir o no al centro sanitario al detectar sonidos respiratorios anómalos, ii) en caso de que el paciente tenga diagnosticado un tratamiento (por ejemplo, asma), determinar si el usuario debe o no medicarse analizando las características tiempo-frecuencia de los sonidos anómalos detectados ya que es frecuente que un gran porcentaje de personas con enfermedades respiratorias se medican por desconocimiento y, iii) envío automático por parte del dispositivo y de manera transparente al usuario (WiFi, 4G, …) y con destino el PC ubicado en la consulta del médico solamente de aquellos fragmentos sonoros de interés en los que se haya grabado sonidos anómalos detectados por el sistema. Este hecho es muy interesante desde el punto de vista médico ya que reducirá en gran medida la fatiga mental del médico al no tener que estar escuchando largos fragmentos de audio donde no ocurre ningún sonido de interés, lo que reducirá la pérdida de tiempo del facultativo y una consecuente reducción del número de visitas de posibles pacientes al centro sanitario.

  • Integración de los algoritmos desarrollados en este proyecto en un sistema de búsqueda automática en tiempo real que permita al médico en consulta el acceso a una gran base datos de señales sonoras cardíacas y respiratorias gestionada a nivel de institución (por ejemplo, Servicio Andaluz de Salud) en la que se van almacenando y catalogando diferentes tipos de señales sonoras procedentes de pacientes con enfermedades respiratorias confirmadas (esto requiere un seguimiento de la enfermedad de cada paciente por parte de su médico). Una vez creada la base de datos la cual estará en continua actualización y crecimiento, el médico desde su PC a través de un sencillo interfaz accede al sistema para buscar en tiempo real en la base de datos qué señales son las más parecidas a las que presenta un paciente al ser auscultado en la consulta médica en un instante determinado. El impacto radica en que las señales de la base de datos aportarán claridad y eliminarán incertidumbre en situaciones de duda del especialista y con ello se minimizará el error en el diagnóstico.