Cód. SSPA: IBiS-CS-18
El grupo de investigación CS-18 "Medicina Materno-Fetal y Salud Ginecológica (Fetalginsalud)" nace como un equipo clínico-traslacional, un puente directo entre la labor asistencial del Hospital Universitario Virgen de Valme y la investigación de la Universidad de Sevilla.
Nuestra misión es abordar los grandes retos de la patología obstétrica y ginecológica que impactan en la salud de la mujer, desde la etapa fetal hasta el posparto. Aplicamos un enfoque innovador donde la investigación aplicada se nutre de las tecnologías de diagnóstico por imagen más avanzadas.
Contamos con una sólida experiencia en ecografía avanzada (3D/4D, sonoelastografía, Doppler-SMI), una capacidad que ahora potenciamos con el desarrollo de modelos propios de Inteligencia Artificial (IA) y deep learning. El objetivo es claro: crear herramientas diagnósticas y terapéuticas que optimicen la calidad asistencial, reduzcan la variabilidad interobservador y nos permitan practicar una medicina personalizada y de alta precisión.
Nuestras líneas de trabajo cubren desde el diagnóstico prenatal y la patología fetal hasta el impacto del parto en el suelo pélvico, la patología ginecológica avanzada, las complicaciones placentarias y la integración de la IA en el flujo de trabajo clínico.
Líneas de Investigación
El grupo CS-18 (Fetalginsalud) articula su actividad científico-técnica en cinco líneas de investigación principales, todas ellas interconectadas y con un fuerte componente de innovación tecnológica y traslación clínica:
- Diagnóstico Prenatal y Patología Fetal
Nuestra labor se ha centrado históricamente en la optimización del cribado combinado de cromosomopatías y malformaciones estructurales, tanto en el primer como en el segundo trimestre. Buscamos redefinir las estrategias de cribado incorporando marcadores ecográficos secundarios, metodología contingente y el uso del ADN fetal libre en sangre materna. El pilar de esta línea es el estudio de la ecografía morfológica precoz (11–14 semanas) como herramienta diagnóstica fundamental de anomalías estructurales.
Desde 2010, el grupo ha liderado la implementación y evaluación de estos programas con un impacto directo en el sistema de cribado prenatal del Área Sur de Sevilla y Andalucía. Esta labor ha generado más de 25 artículos, la mayoría en revistas con alto factor de impacto, así como diversos libros especializados, consolidando la implantación de metodologías innovadoras para la detección del síndrome de Down y otras patologías.
- Parto, Puerpuerio y Lesiones del Suelo Pélvico
Esta línea aborda un momento crítico: el parto y su impacto en la salud de la mujer. Nos hemos especializado en la aplicación de la ecografía translabial intraparto como herramienta predictiva en partos instrumentados complejos, buscando mejorar los resultados neonatales. Nos centramos en el estudio de la morfología y la recuperación del músculo elevador del ano tras el parto vaginal, caracterizando ecográficamente la avulsión y su impacto funcional. Asimismo, evaluamos estrategias de fisioterapia intensiva y telerehabilitación para protocolos personalizados de recuperación.
Este trabajo nos ha posicionado como un referente internacional en el uso de la ecografía translabial. Entre los hitos más importantes se incluyen el desarrollo de modelos ecográficos para predecir dificultades en partos instrumentados (con patente registrada), la aplicación pionera de la elastografía en la predicción del éxito de la inducción del parto, y la edición de los primeros libros en español sobre Ecografía Periparto y Ecografía Transperineal del Suelo Pélvico, con más de 20 artículos de impacto.
- Patología Ginecológica y Disfunción del Suelo Pélvico
Una de nuestras líneas más productivas, dedicada al diagnóstico ecográfico avanzado de disfunciones del suelo pélvico como el prolapso de órganos pélvicos (POP) y la incontinencia urinaria. Impulsamos el desarrollo de software diagnóstico basado en imágenes, evaluamos bandas libres de tensión e identificamos predictores ecográficos de recurrencia quirúrgica. Además, aplicamos la ecografía transperineal al estudio del ángulo anorrectal y la elastografía para mejorar el diagnóstico de lesiones cervicales.
Con más de 30 artículos JCR publicados, esta línea ha generado tres softwares clínicos registrados para el diagnóstico automatizado del POP. Este liderazgo se refleja en la coordinación de la primera guía clínica de la SEGO sobre disfunciones de suelo pélvico. Adicionalmente, hemos creado un software predictivo de metástasis ganglionares en cáncer de mama (registrado), ya en aplicación.
- Patología Placentaria y Crecimiento Intrauterino Restringido (CIR)
Esta es una línea de vanguardia que explora el papel de la microcirculación placentaria en el desarrollo fetal. El reto es caracterizar la vascularización placentaria normal mediante la innovadora técnica Doppler-SMI, como base diagnóstica de la patología placentaria. El enfoque principal es evaluar el Doppler-SMI en el diagnóstico diferencial entre fetos con bajo peso y fetos con CIR tardío, buscando aplicar la imagen microvascular para mejorar el pronóstico neonatal y la estratificación del riesgo. El principal logro de esta línea emergente radica en esta evaluación y en la participación en estudios de marcadores de preeclampsia junto al Hospital Vall d’Hebron.
- Inteligencia Artificial Aplicada al Diagnóstico en Ginecología y Obstetricia
Esta línea representa la confluencia de todas las anteriores y nuestro salto hacia el futuro. Es un eje transversal de alto impacto tecnológico, centrado en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial para la identificación dinámica y automática de estructuras del suelo pélvico en ecografía. Aplicamos redes neuronales profundas (deep learning) para el diagnóstico asistido por imagen en prolapsos, con el objetivo de reducir drásticamente la variabilidad interobservador e integrar la IA en los flujos de trabajo clínico.
El grupo ha sido pionero en integrar deep learning y redes neuronales convolucionales (CNN) para el diagnóstico automatizado. Hemos desarrollado tres modelos de IA registrados para la identificación automática de órganos, la determinación del plano medio sagital y el diagnóstico de POP. Destaca el registro de la patente de nuestra CNN (N.º asiento registral: 04 / 2024 / 851), una herramienta con clara utilidad para la aplicación clínica real.
