ITiSB-UNAB desarrolla solución tecnológica para estandarizar la clasificación de la celulitis

El Instituto de Tecnología para la Innovación en Salud y Bienestar (ITiSB-UNAB) encabeza el desarrollo de una solución tecnológica que busca transformar el abordaje de la celulitis mediante inteligencia artificial. El proyecto —financiado con fondos Corfo— se basa en el método desarrollado por la kinesióloga Paloma Sahid, fundadora de Clínica ORA, y tiene como objetivo convertir su experiencia profesional en una herramienta precisa, replicable y basada en evidencia.

El método de Sahid plantea que la celulitis no es un problema estético, sino un trastorno vascular asociado a la microcirculación venosa y linfática, que puede agravarse con el tiempo y afectar la salud física y emocional de las mujeres. Frente a la ausencia de soluciones efectivas, Sahid construyó un modelo de clasificación que permite distinguir distintos tipos de celulitis, considerando variables como elasticidad de la piel, profundidad de relieves, hábitos de vida y factores hereditarios. Sin embargo, su aplicación dependía casi exclusivamente de su juicio experto.

La herramienta desarrollada por el ITiSB busca replicar ese conocimiento mediante visión artificial. Utiliza tres tipos de imágenes —RGB, termográficas y escáner 3D— que se combinan para generar una representación detallada de la piel y sus características topográficas. La información recogida permite entrenar un modelo de inteligencia artificial capaz de clasificar la celulitis con criterios objetivos, reemplazando las categorías tradicionales, poco estandarizadas y altamente subjetivas.

Según Giovanni Giachetti, investigador del ITiSB-UNAB y líder del proyecto dentro del instituto, uno de los principales objetivos ha sido establecer “un mecanismo riguroso y estandarizado de medición” que permita reemplazar descripciones imprecisas como “piel de naranja” por parámetros clínicos cuantificables. “Queremos eliminar la subjetividad que hoy existe en las clasificaciones y basarnos en datos como la profundidad de los relieves o la calidad de la irrigación, que podemos observar, por ejemplo, mediante imágenes térmicas”, detalla.

El sistema se entrena sobre una base de datos única, compuesta por más de 300 pacientes, considerada una de las más completas del mundo en esta área. Las imágenes son recolectadas y etiquetadas manualmente por personal especializado liderados por el codirector del proyecto, David Araya, experto en inteligencia artificial del ITiSB, junto con la revisión directa de Sahid. “Estamos entrenando al sistema para que tome las mismas decisiones que tomaría Paloma al observar una pierna con celulitis”, explica Giachetti. “La idea es que ese conocimiento se transforme en una herramienta replicable, que no dependa exclusivamente de su experiencia”.

En una segunda etapa, el proyecto contempla incorporar capacidades de inteligencia artificial explicable (XAI), que permitirán no solo entregar una clasificación automatizada, sino también fundamentar las decisiones del sistema en base a variables clínicas observables, antecedentes personales y hábitos de vida. “Queremos que la herramienta no solo diga qué tipo de celulitis tiene una paciente, sino que también pueda explicar por qué”, añade.

La colaboración entre el ITiSB y Clínica ORA representa un ejemplo de articulación virtuosa entre el mundo académico y la industria privada. Sobre ello, Carla Taramasco, Directora del ITiSB-UNAB señaló que “Estamos generando y construyendo soluciones de base científico-tecnológica en conjunto con la industria. Esta etapa de validación nos permite comprobar el impacto de lo que desarrollamos en el instituto, y cómo desde la ciencia podemos apoyar iniciativas que nacen desde la experiencia real con pacientes”.