Estudio GRANU-LATENT: validación metrológica de la medición del tejido de granulación en heridas crónicas

Primer estudio metrológico dedicado a la medición del porcentaje de tejido de granulación en heridas crónicas, realizado bajo la dirección del Dr. Guillaume Maxant. El estudio utiliza 100 imágenes de heridas evaluadas por 6 clínicos expertos independientes y 9 métodos de medición complementarios, con el fin de establecer factores de corrección calibrados aplicables a los algoritmos de IA y a la investigación clínica.

Marco del estudio

Estudio metrológico realizado bajo la dirección del Dr. Guillaume Maxant, Servicio de Cirugía Vascular, Hospital de Haguenau. Primer estudio internacional dedicado a la cuantificación rigurosa del tejido de granulación en heridas crónicas.

Calendario

• Muestra : 100 imágenes de heridas crónicas
• Evaluadores : 6 clínicos expertos independientes
• Métodos comparados : 9 métodos de medición (evaluación visual, segmentación manual, algoritmos automatizados, análisis colorimétrico)
• Estado : estudio en curso

Tipo de estudio

Estudio metrológico comparativo según un enfoque sin referencia absoluta (reference-free). Esta metodología original es necesaria debido a la ausencia actual de un método de referencia para la medición del tejido de granulación, a diferencia de la medición de superficie donde la planimetría digitalizada es la autoridad.

Objetivos

El estudio persigue dos objetivos fundamentales para el seguimiento de la cicatrización de heridas:

• Establecer factores de corrección calibrados aplicables a los algoritmos de clasificación tisular por IA
• Proporcionar un referente riguroso para laanotación de imágenes en investigación clínica

¿Por qué este estudio?

La evaluación de la composición tisular de una herida (proporciones de granulación, fibrina, necrosis) es un indicador clínico clave del seguimiento de la cicatrización. Sin embargo, a diferencia de la medición de la superficie, actualmente no existe ningún método de referencia establecido internacionalmente.

Esta ausencia limita la comparabilidad de los estudios clínicos, la calidad de las bases de datos de aprendizaje para la IA y la estandarización de las prácticas clínicas. GRANU-LATENT responde a esta necesidad fundamental proponiendo un enfoque metrológico riguroso basado en la convergencia de varios métodos independientes y la experiencia múltiple.

Los resultados contribuirán a la estandarización internacional de la evaluación de heridas, más allá del ecosistema Pixacare. Este estudio se enmarca en la continuación lógica de los programas Pixaire-1 y PIXAIRE-Redux sobre la validación de la medición de heridas mediante IA.

Palabras clave

Tejido de granulación, herida crónica, inteligencia artificial, metrología, cicatrización, estandarización, validación de método, dispositivo médico digital