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El Knockout Monitor “clasifica el estado de profundidad anestésica con un algoritmo que se encarga inicialmente de la limpieza y el acondicionamiento de las señales biológicas (actividad eléctrica cerebral, variabilidad de la frecuencia cardiaca, presión arterial).
Óscar Leonardo Mosquera Dussán (el primero a la izquierda) y Daniel Alfonso Botero Rosas (el último de izquierda a derecha) realizaron el proyecto en el grupo de investigación Proseim.
Knockout Monitor, modelo matemático que permite determinar con inteligencia artificial el estado de profundidad anestésica de una persona en una cirugía o durante su estadía en una unidad de cuidados intensivos, inició el proceso de transferencia a la industria con el apoyo del programa Oxelerator Colombia, liderado por la Universidad de Oxford, Connect Bogotá, el Colegio de Estudios Superiores de Administración (CESA) y la Fundación Davivienda.
El proyecto comenzó como una investigación del ingeniero Óscar Leonardo Mosquera Dussán, graduado del Doctorado en Biociencias de las facultades de Ingeniería y Medicina, Daniel Alfonso Botero Rosas, profesor de la Facultad de Medicina, y miembros del grupo de investigación Proseim.
Este proyecto sirvió como tesis de doctorado y fue reconocido con el grado de magna cum laude. Además, tiene registro de software y patente radicada en los ámbitos nacional e internacional en virtud del Tratado de Cooperación en materia de Patentes.
En una sala de cirugía —explica el doctor Daniel Alfonso— el anestesiólogo evalúa la profundidad anestésica mediante la verificación de los cambios en el sistema nervioso central (nivel de conciencia, respuesta a estímulos como el llamado, etc.) y en el autónomo (variaciones de la presión arterial, tamaño de la pupila, lagrimeo y alteraciones en la frecuencia cardiaca).
El Knockout Monitor “clasifica el estado de profundidad anestésica con un algoritmo que se encarga inicialmente de la limpieza y el acondicionamiento de las señales biológicas (actividad eléctrica cerebral, variabilidad de la frecuencia cardiaca, presión arterial). Además, integra estas señales y las procesa con inteligencia artificial usando redes neuronales que aplican métodos matemáticos no lineales, los cuales permiten la identificación de patrones que determinan el estado del paciente: despierto, con anestesia ligera, con anestesia general o con anestesia profunda. Las señales cerebrales se reciben a través electrodos ubicados en la cabeza; las correspondientes al sistema nervioso autónomo se reciben del tórax y mediante el uso de un esfigmomanómetro ubicado en el brazo”, explica el ingeniero Óscar Leonardo.
Este modelo analiza el estado de conciencia en tiempo real y durante la cirugía: envía los resultados a un dispositivo celular del anestesiólogo, lo cual mejora la seguridad del paciente: “Me gratifica enormemente desarrollar una tecnología con impacto positivo en la humanidad. Este proyecto apunta hacia el fortalecimiento de la economía basada en el conocimiento, en la cual considero que Colombia tiene un potencial interesante”, agrega Óscar Leonardo.
El proyecto fue seleccionado por Oxentia —empresa de transferencia de tecnología de la Universidad de Oxford— para entrar en la fase de aceleración, industrialización y comercialización, mediante el programa Oxelerator. Actualmente, Óscar Leonardo y el profesor Daniel Alfonso reciben una preparación con tutores del cesa, Connect Bogotá y Oxford, la cual durará 16 semanas. En noviembre, se presentará el proyecto en una rueda de inversionistas nacionales e internacionales.
