Las heridas crónicas suponen un gran problema de salud, tanto por su prevalencia como por sus repercusiones, y representan un importante desembolso en Sanidad, con cifras que superan el 5% en el gasto. Objetivo principal: mejora y validación de una herramienta informática basada en Inteligencia Artificial (IA), ACE - Advance Cutaneous Evaluator, que ayuda a los profesionales de enfermería en su labor asistencial y a los principales cuidadores en la toma de decisiones para abordar el tratamiento de las Heridas Crónicas (HC) asociadas al envejecimiento y lesiones relacionadas con la dependencia. Teniendo en cuenta las múltiples variables que deben evaluarse en el tratamiento local en una HC y su repercusión en la evolución en el tiempo de la misma y el consumo de recursos, la finalidad de esta herramienta automática es evitar la variabilidad en el tratamiento optimizando el consumo de productos. Metodología: se aplicarán técnicas avanzadas de Deep Learning para mejorar los algoritmos de detección automática de la herida y la segmentación y clasificación de los tejidos presentes en la misma y se validarán los algoritmos de tratamiento local en una muestra de pacientes mayor permitiendo obtener resultados lo suficientemente robustos como para iniciar el proceso de transferencia a una empresa que lo comercialice.

Herida Crónica (HC)
Úlceras Por Presión (UPP)
Inteligencia Artifical (IA)
Deep Learning (DL)
Tratamiento local
Apósitos

Acción Estratégica en Salud (AES)