La aplicación de Inteligencia Artificial (IA) y técnicas sofisticadas de procesamiento de imagen promete mejorar la evaluación de heridas malignas en pacientes con cáncer avanzado, ofreciendo un complemento a los métodos clínicos tradicionales. Este enfoque es el núcleo de una investigación realizada en el marco de una tesis de máster, supervisada por los docentes Filipe Pereira y Joaquim Gabriel Mendes, del Departamento de Mecánica de la FEUP.
El trabajo, dirigido por Duarte Nuno Silva Fonseca, se centró en explorar el potencial de la IA y el procesamiento avanzado de imagen como herramientas de apoyo en la evaluación de heridas malignas. Esta condición, que puede afectar a pacientes con cáncer en etapas avanzadas, presenta desafíos significativos en el contexto de los Cuidados Paliativos.
La tesis, titulada “Análisis y procesamiento de imágenes visibles y termográficas de heridas malignas en pacientes con cáncer avanzado en Cuidados Paliativos”, estableció una metodología para el análisis integrado de imágenes visibles y termográficas. El objetivo es convertir información visual en datos cuantificables, enriqueciendo así la evaluación clínica.
La combinación de estas dos fuentes de información permite analizar diferentes características de las heridas e identificar patrones cruciales para su caracterización y monitorización.
Este proyecto de investigación fue distinguido con el Premio de Máster de la Orden de los Ingenieros – Región Norte 2026, dotado con 1.000 euros. La investigación también contó con el apoyo de Jorge Marinho y Maria Paula Costa e Silva, médicos del IPO do Porto, cuya colaboración fue fundamental para alinear el desarrollo tecnológico con las necesidades clínicas reales.
La aplicación de IA y procesamiento de imagen en la evaluación de heridas malignas se enmarca en un área interdisciplinar en expansión, que une ingeniería, ciencia de datos y salud. El desarrollo de nuevas herramientas tecnológicas en este campo tiene el potencial de complementar los métodos de evaluación existentes y apoyar la toma de decisiones clínicas.
