El equipo de investigadores del LEICI-Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales de la Facultad de Ingeniería, elaboraron un desarrollo que permite obtener modelos dinámicos que describen cómo se comporta el sistema respiratorio en condiciones de respiración asistida y con distintas patologías. El mismo fue presentado en el marco de la Convocatoria COVID Fundación Bunge y Born del Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación.
El proyecto se denomina “Ingeniería de Control e Instrumentación aplicada al modelado y estimación de parámetros del sistema pulmonar bajo respiración asistida". “Nuestro trabajo consiste en obtener modelos dinámicos que describan cómo se comporta el sistema respiratorio en condiciones de respiración asistida y, además, estimar los parámetros de estos modelos para caracterizarlos en casos de distintas patologías y afecciones respiratorias. Para esto, venimos trabajando en el desarrollo de un algoritmo o metodología basado en técnicas de identificación no lineal”, explicó la Doctora en Ingeniería, Carolina Evangelista.
La disponibilidad de un conjunto de modelos dinámicos capaces de caracterizar en forma precisa un amplio rango de situaciones y deficiencias respiratorias, contribuiría a la elaboración de sistemas de apoyo para predicción y evaluación, así como a aportar al futuro diseño e implementación de los controladores requeridos por equipos de asistencia respiratoria de próxima generación.
“Entender estas y otras cuestiones referidas al comportamiento del virus COVID-19 sobre la fisiología humana resulta urgente y vital”, señaló Evangelista. Y agregó: “Para ello se requiere del desarrollo de una herramienta especializada para procesar los datos respiratorios de los pacientes y de la síntesis de modelos pulmonares ad-hoc. De modo tal que los expertos en el campo de la medicina puedan avanzar con máxima celeridad en el conocimiento de la enfermedad en relación con la mecánica respiratoria, permitiendo así atenuar de modo eficiente sus efectos sobre el sistema pulmonar”.
En una primera etapa, se van a mejorar los modelos y adaptar el algoritmo de identificación, para el caso de COVID-19. “Para esto necesitamos poder disponer de registros temporales de algunas variables físicas y fisiológicas de los pacientes y del respirador y, en este sentido, la financiación del Proyecto nos permitirá comprar el equipamiento necesario”, manifestó la directora del proyecto.
Este desarrollo se orienta fundamentalmente a que los modelos obtenidos y la herramienta de identificación desarrollada contribuyan, por un lado, a sentar bases para realizar análisis, evaluación y diagnóstico de esta patología y, por otro, a adecuar la configuración del respirador, para mejorar la situación y el estado de los pacientes con COVID-19, tendiente a evitar daños colaterales en el pulmón debido a la utilización de respiración asistida.
La segunda etapa del trabajo consistirá en analizar la información obtenida con los especialistas del campo médico miembros del proyecto, para conocer mejor y sacar conclusiones sobre los efectos del COVID-19.
El equipo de investigación está compuesto por la Dra. Carolina Evangelista (Profesora Adjunta FI-UNLP y UTN La Plata, e Investigadora Adjunta CONICET), el Dr. Paul Puleston (Profesor Titular FI-UNLP e Investigador Principal CONICET,) y el Ingeniero Diego Riva (Becario CONICET y docente FI-UNLP), quienes vienen trabajando los últimos dos años en el modelado dinámico del sistema respiratorio en el contexto de respiración asistida. En este proyecto, se incorporaron el Dr. Luis Corsiglia (Jefe del Servicio de Cuidados Intensivos del Hospital I.E.A. y C. San Juan de Dios de La Plata) y el Kinesiólogo Nahuel Dargains, del mismo Hospital, para contribuir con el aporte necesario desde el campo de la medicina.
Este proyecto de investigación se suma a los otros tres de la UNLP sobre COVID-19, que ya fueron otorgados en el marco de la convocatoria extraordinaria lanzada por a la Agencia de Promoción de la Investigación, el Desarrollo Tecnológico y la Innovación (Agencia I+D+i), dependiente del Ministerio de Ciencia.
