Método alternativo no invasivo para la estimación del grupo sanguíneo A+ y O+
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Resumen en español
RESUMEN: determinar el grupo sanguíneo de una persona, previamente a procedimientos como transfusiones sanguíneas y trasplantes de órganos, es fundamental para evitar reacciones hemolíticas asociadas a la incompatibilidad. En la actualidad, el método convencional para la detección es la hemoaglutinación que se realiza a partir de la combinación de una muestra sanguínea con anticuerpos monoclonales. A pesar de ser el más utilizado, este método presenta algunas desventajas como: al ser netamente visual, se pueden asociar errores humanos en la interpretación o transcripción de los resultados; se realiza estrictamente por personal calificado, y pueden llegar a presentarse eventos adversos inherentes a éste. En ese sentido, es preciso disponer de métodos alternativos automatizados, que permitan reducir estos errores y realizar la tipificación de forma rápida, especialmente para aquellos pacientes urgentes, en estado crítico, que se encuentren en cualquier servicio del ámbito hospitalario o prehospitalario, y requieran una transfusión sanguínea pronta. Adicionalmente, con la propuesta de este método alternativo se pretende generar impacto a nivel social, científico e investigativo en el sector de la medicina implementando metodologías innovadoras, que sin duda alguna traerán progreso y beneficio a la población colombiana. Para el desarrollo del proyecto, se realizó una revisión de la literatura científica con el objetivo de identificar las características ópticas propias de los antígenos y anticuerpos implicados en la tipificación sanguínea. Seguidamente, se evaluaron en el laboratorio dichas propiedades con el fin de determinar cuál podía constituirse como principio de funcionamiento de un posible dispositivo no invasivo de tipificación sanguínea. A partir de esto, se escogieron la absorbancia y la frecuencia como variables de interés y, empleando componentes electrónicos, se realizó el diseño de un circuito que permitía asociar un voltaje a lecturas realizadas en muestras sanguíneas obtenidas de la comunidad EIA con grupos A+ y O+. De esta forma, una vez obtenidos los datos de voltajes para ambos grupos sanguíneos, se analizó el funcionamiento del método propuesto empleando estadística clásica, con el propósito de asociar un rango específico de voltaje a cada grupo. Sin embargo, se encontró que no había soporte estadístico para afirmar que los datos presentaban diferencias significativas entre sí. Por lo que, bajo la premisa de separar los datos, se emplearon técnicas de Machine Learning en aprendizaje supervisado utilizando el software de MATLAB, dando como resultado el diseño de dos modelos de inteligencia artificial que permiten la clasificación de los grupos sanguíneos, con una exactitud del 60 y 80 %. Finalmente, teniendo en cuenta lo encontrado durante el desarrollo de la investigación, se identificaron y plantearon algunos de los requerimientos que debería cumplir un posible dispositivo de tipificación sanguínea que sea no invasivo y que funcione bajo los parámetros del método propuesto.
Resumen en inglés
ABSTRACT: determining a person’s blood type prior to procedures such as blood transfusions and organ transplants is essential to avoid hemolytic reactions associated with incompatibility. Nowadays, the conventional method for blood typing is hemagglutination, which is performed by combining a blood sample with monoclonal antibodies. Despite being the most widely used technique, it has some disadvantages such as: being a visual qualitative so, human errors can be associated with the results interpretation or transcription; also, this method is performed strictly by qualified personnel and unfavorable effects inherent to this could occur. With that in mind, it is necessary to have automated alternative methods which contribute to reducing these errors and to perform the blood typification quickly, especially for those patients in a critical condition with urgent needs, who are in any hospital or pre-hospital service and require a blood transfusion soon. Additionally, a model was generated to evaluate the scientific, research, and social impact in the medical sector by implementing the proposed innovative methodologies, which will undoubtedly bring progress and benefit to the Colombian population and peoples worldwide. For the development of the project, a review of the scientific literature was carried out with the aim of identifying the optical characteristics of the antigens and antibodies involved in blood typing. After which, these properties were evaluated in a laboratory in order to determine which could be the working principle of a possible non-invasive blood typification device. Based on this, the absorbance and frequency were chosen as variables of interest and, using electronic components, a circuit was designed to associate a voltage to readings taken from blood samples from the EIA community with groups A+ and O+. Thus, once the voltage data for both blood groups were obtained, the performance of the proposed methods was analyzed using classical statistical methods with the aim to associate a specific voltage range to each blood group. However, based on the current data, there lacked a significant statistical difference between the two tested blood types. Therefore, to continue with the purpose of separating the data, Machine Learning techniques in supervised learning were utilized, using the MATLAB software, resulting in the design of two artificial intelligence models that allow the blood type classification with an accuracy of 60% and 80%. Finally, taking into account the discoveries during the research and development process, an improved definition for artificial intelligence variables, electronic components and voltage values would improve the design of a possible non-invasive blood typification device that can minimize operator error and correctly identify a patient’s blood type with a high degree of accuracy and efficiency, and that works under the proposed method parameters, were identified and proposed.