Trabajan en el diseño y desarrollo de una solución tecnológica e innovadora para mejorar la reproducción humana asistida

El control y trazabilidad de muestras biológicas es un problema a resolver en un gran número de ámbitos, pero en lo que se refiere a laboratorios de reproducción humana asistida, existen una serie de factores ambientales y del propio contexto de trabajo que hace que la práctica esté expuesta a múltiples posibles incidentes. Uno de los más graves es aquel que provoca la identificación errónea de las muestras biológicas (óvulos, espermatozoides y embriones), siendo la identificación errónea un problema común en todas las áreas de la salud.

En este contexto, investigadores del grupo Engineering and Science for Software System de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSII) de la Universidad de Sevilla, han colaborado en un proyecto de transferencia tecnológica con la empresa andaluza G7innovation dentro del marco del proyecto TRABIS – TRAzabilidad de muestras BIológicaS de reproducción humana asistida, financiado por el Centro para el Desarrollo Tecnológico e Industrial (CDTI).  Además, los resultados de investigación de este proyecto han sido desarrollados en el marco de la tesis doctoral de Leticia Morales Trujillo, cuya tesis doctoral está siendo dirigida por el Dr. Julián A. García García del Grupo ES3 y el Dr. Francisco Domínguez.

El objetivo general del proyecto TRABIS es el diseño y desarrollo una solución tecnológica e innovadora que permita que la ejecución y la monitorización de procesos de reproducción humana asistida, de manera integrada con dispositivos físicos de laboratorio para mejorar el control, salvaguarda y trazabilidad de muestras biológicas de paciente. Para alcanzar este objetivo, se han utilizado tecnologías destructivas de última generación como la tecnología blockchain y smart contracts.

En este contexto, además, para verificar y validar la solución tecnológica, el Grupo ES3 ha colaborado en la realización del pilotaje de la solución dentro de Inebir (clínica privada de Reproducción Asistida) donde se ha hecho uso de la tecnología de reconocimiento de imágenes, lo que ha permitido relacionar cualquier tipo de objeto físico del laboratorio de reproducción humana con el procedimiento de manipulación de muestras biológicas que un profesional sanitario de laboratorio esté llevando a cabo. Se ha proporcionado un emparejamiento e identificación unívoca y segura de cada paciente-muestra durante la ejecución de cualquier proceso de reproducción humana. Este control exhaustivo de las muestras incluye el registro de evidencias (en tiempo real) de cada etapa del proceso de fecundación. Para ello, se ha aplicado la tecnología blockchain que ofrece la inmutabilidad de los datos, sobre la identificación y el emparejamiento unívoco de muestras biológicas y pacientes. Además, se ha obtenido la trazabilidad inmutable del dato, es decir, ha permitido tener evidencias inalterables sobre qué ha ocurrido en todo momento y qué agente o agentes han intervenido durante el proceso. La solución tecnológica ha proporcionado notificaciones de advertencia en tiempo real al profesional sanitario que esté llevando a cabo el procedimiento de manipulación de muestras biológicas.

Este proyecto plantea un gran impacto social y sanitario debido a los objetivos que se plantea y el sector al que se dirige. Además, gracias al uso de las herramientas tecnológicas en el sector sanitario se puede facilitar que los facultativos inviertan su tiempo en lo que realmente importa: la salud de sus pacientes, olvidándose de otro tipo de tareas que, en muchas ocasiones son repetitivas y les hacen ocupar parte de su tiempo de manera innecesaria.