Científicos de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de La Plata (UNLP) lograron obtener modelos dinámicos que describen cómo se comporta el sistema respiratorio en condiciones de respiración asistida y con distintas patologías, se informó en un comunicado.
Se trata de uno de los ocho proyectos seleccionados para combatir el coronavirus en el marco del acuerdo de cofinanciación por $ 37.566.010 suscripto entre el ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación (MinCyT) y la Fundación Bunge y Born.
La doctora en Ingeniería Carolina Evangelista, directora del proyecto, explicó que el 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”, apuntó.
Los investigadores buscan realizar aportes concretos en cuanto al modelado dinámico y la estimación de parámetros, centrados en la problemática de la respiración asistida como complemento de la mecánica pulmonar natural.
La casa de estudios platense precisó que 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”, explicó 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".
La idea es 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”.
“Este entendimiento podría también contribuir a lograr una programación del ventilador óptima y específica, basándose en el análisis de los resultados obtenidos de los datos de los pacientes afectados con coronavirus”, sintetizó la investigadora.
En una primera etapa, se van a mejorar los modelos y adaptar el algoritmo de identificación para el caso de coronavirus y 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.
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 coronavirus, según se informó.
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