08-10-2020 PONENCIA SOBRE EL ARTÍCULO “ARTIFICIAL INTELLIGENCE BIOSENSORS: CHALLENGES AND PROSPECTS”
Date
2020-10-08
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Integrar dos campos como el de la Inteligencia Artificial y los biosensores portátiles nos
conduce a un gran avance en el área médica, puesto que el procesamiento inteligente de la
información ha cambiado totalmente el panorama de los biosensores. Es por ello, que el
artículo “Artificial intelligence biosensors:Challenges and prospects” (Jin et al., 2020),
aborda el progreso más actual y avanzado de los biosensores de Inteligencia Artificial
portátiles. Sin duda, este conocimiento comienza a pasar del concepto a la aplicación gracias
una tecnología implantable y portátil con nuevas oportunidades de llevar un monitoreo
controlado en lo que corresponde a nuestra salud, puesto que sus objetivos principales se
centran en diagnósticos y tratamientos con una mejor adquisición de datos del individuo.
Los biosensores han servido como instrumentos sensibles a sustancias biológicas
convirtiéndolas en señales de detección, así proporcionan información selectiva de algún
analito en específico. Su estructura básica consta de elementos de biorreconocimiento, un
transductor físico o químico, un amplificador y finalmente un elemento de transmisión de
señales. Actualmente, existen biosensores portátiles totalmente integrados en el mercado
comercial, su expansión ha permitido una gran gama de sistemas portátiles que involucran
tecnologías electrónicas flexibles, es decir, de fácil adaptación para nuestro cuerpo, entre los
cuales podemos encontrar monitores de electrocardiografía inalámbricos en parches
adhesivos, biosensores de sudor con chips programables, así como en el mercado de
detección de fitness portátil los encontramos en diversas presentaciones como calcetines
inteligentes, prendas, cinturones elásticos que implican sensores textiles.
El desarrollo de los biosensores portátiles de Inteligencia Artificial (WAIB) nos ha llevado a
un sistema de recopilación de información que podría facilitarnos un control monitoreado de
nuestro cuerpo. Pero ¿qué es la Inteligencia Artificial exactamente?, básicamente se trata de
programas de computación diseñados para realizar determinadas operaciones que tiene
características de la inteligencia humana como el autoaprendizaje. Es así como los
biosensores de IA involucran técnicas híbridas de la tecnología de biosensores inalámbricos
y algoritmos avanzados de aprendizaje automático para realizar un monitoreo continúo y
diagnósticos enfocados en puntos de atención médicos que se conectan a la nube. La arquitectura básica de estos biosensores consta de tres etapas principales, la recopilación de
información, conversión de señales y el procesamiento de datos de Inteligencia Artificial.
Los biosensores portátiles han estado disponibles para los consumidores como indicadores
de latidos del corazón y la actividad biofísica, sin embargo, no logran detectar los marcadores
biofísicos y bioquímicos de los mismos, por lo que el aumento de conciencia sobre la salud
y el estado físico ha generado mayores demandas en el desarrollo de la tecnología médica,
junto con la gran popularidad de biosensores que pueden ser fáciles de transportar y de
operar. Es así como se han dedicado esfuerzos al progreso de los biosensores de IA para la
detección mínima o no invasiva de biomarcadores en biofluidos accesibles como sudor,
saliva, lágrimas, líquido intersticial (ISF), sangre y demás que son los que nos presenta este
artículo.
Los biosensores de sudor portátiles tienen un gran acceso a información fisiológica
proveniente del mismo, permitiendo capturar glucosa, lactato, urea, creatina, entre otros,
lamentablemente se cuenta con muchos desafíos para un monitoreo adecuado de la salud
como las tasas de sudoración, evaporación de muestras y contaminación de la piel por decir
algunos. Los biosensores de saliva portátiles, cuentan con concentraciones de biomarcadores
que se correlacionan con las de la sangre y se han presentado como protectores bucales o
dentaduras postizas potencialmente bioincrustantes que compiten con los diagnósticos que
se llevan a cabo por la fácil recolección de saliva. Los biosensores de lágrimas cuentan con
biomarcadores proteicos y se han presentado en forma de lentes de contacto para una
monitorización continua de glucosa y lactato, además ya involucran nanomateriales como
microelectrodos nanoestructurados en 3D, aunque cuentan con dificultades como el acceso a
las lágrimas y la desnaturalización de la enzima por la esterilización. En cuanto a los
biosensores de ISF portátiles, se han destacado por ser más atractivos ante un monitoreo
mínimo y no invasivo por medio de microagujas integradas en un parche, aunque presenta
limitaciones como la biocompatibilidad. Los biosensores de sangre implantables o portátiles
podrían presentar grandes ventajas en cuidados intensivos, aunque pueden presentar pérdida
funcional dentro de los vasos sanguíneos y una respuesta no esperada ante cuerpos extraños.
Finalmente, los biosensores comestibles portátiles se presentan como un medicamento digital
que consta de píldoras inteligentes con microchips comestibles y parches portátiles, aunque
cuentan con posibles obstáculos como pruebas clínicamente compatibles.
Todos estos prospectos que nos presentan, tienen el potencial de ser integrados en una red de
biosensores de IA portátiles (WAIBN) que necesitan de procesos de fabricación de
electrónicos flexibles, interfaces adhesivas cutáneas biocompatibles, comunicaciones
inalámbricas óptimas y un procesamiento de datos de IA adecuado para llevarlos a una
integración perfecta en el mercado y dar paso a un despliegue comercial confiable y duradero.
Las oportunidades surgen debido a grandes accesos de los previos requisitos que se presentan
hoy en día, por ejemplo, para la integración de circuitos electrónicos que juegan un papel
importante en los biosensores de IA, ya existen materiales biolectrónicos flexibles caracterizados por el buen rendimiento y la comodidad como PET, PDMS, PI y hasta
nanomateriales, aunque se tenga que trabajar en que la energía se recolecte de movimiento
corporales y en los costos comerciales. Para la comunicación inalámbrica de datos de IA
inalámbrica, las tecnologías inalámbricas con adopción masiva en el mercado que facilitan
la información entre los biosensores y las plataformas basadas en teléfonos inteligentes,
pueden ser Bluetooth, identificación por radiofrecuencia (RFID), comunicación de campo
cercano (NFC), Wi-FI y Zig.Bee. En cuanto al aprendizaje automático, sabemos que los
biosensores de IA son valiosos siempre y cuando se puedan utilizar y procesar los datos de
manare adecuada para comprender e interpretarlos de manera correcta. Para lograrlo, se han
establecido dos objetivos, reducir la cantidad de datos antes de la transmisión inalámbrica
para lograr potencia ultra baja y mejorar el problema de la calidad de datos, aplicando así
algoritmos de aprendizaje automático como máquinas de vectores de soporte (SVM), análisis
de componentes principales (PCA), análisis de clústeres jerárquicos (HCA), redes neuronales
artificiales (ANN) y árboles de decisión (DT) para mayor eficiencia en los biosensores.de
IA.
Finalmente, si bien es cierto que los biosensores portátiles de Inteligencia Artificial prometen
ser los dispositivos médicos del futuro, primero se debe fijar la atención en los desafíos
anteriormente expuestos para poder llegar a una integración completamente funcional que
funcione en una sola red, por lo cual no debemos dejar de lado que lo que se busca es un
monitoreo de detección mínima y no invasiva, además de una bicompatibilidad con ayuda de
la Nanotecnología. Así, al momento que surgen desafíos, también surgen nuevas
oportunidades que nos conducen a una nueva innovación futura con potencial médico
principalmente.
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