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Un equipo multidisciplinario en el que participan el Servicio de Microbiología del Hospital Universitario Vall d' Hebrón, el grupo de investigación de Microbiología del Vall d'Hebron Instituto de Investigación (VHIR), el grupo de investigación en Biología Computacional y Sistemas Complejos (BIOCOM-UPC), el Grupo de Procesamiento de Imagen y Video (GPI) y el grupo de investigación de Tecnologías de Bases de datos y Gestión de la Información (DTMI) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), y la Fundación Probitas, ha presentado un nuevo método diagnóstico para la malaria basado en inteligencia artificial.
La malaria es una enfermedad infecciosa transmitida por picaduras de mosquito y causada por parásitos del género Plasmòdium. La Organización Mundial de la Salud (OMS) calcula que en 2022 hubo 249 millones de casos en todo el mundo, el 93% ubicados en la región africana, que también contabilizó el 95% de las defunciones. En el mismo informe también se alertaba de que el cambio climático y la globalización están provocando una expansión del mosquito a nuevas áreas que cuentan con poca preparación y recursos para hacer frente. Actualmente, el método de referencia para el diagnóstico de la malaria es la visualización de los parásitos, por parte de un experto, en un microscopio óptico a partir de muestras de sangre. Es un procedimiento manual, largo y repetitivo, que, sumado a la falta de personal técnico de laboratorio e instrumentos, provoca un gran infradiagnóstico. Hasta ahora cualquier paso para automatizar el proceso aumentaba exponencialmente el coste de este, hecho que lo hacía prohibitivo en países con pocos recursos sanitarios.
Se trata de un sistema creado a partir de inteligencia artificial que combina una aplicación de móvil con un microscopio robotizado de bajo coste con la idea que sea un método útil y efectivo en países con pocos recursos, que es donde esta enfermedad es endémica. Los resultados del primer prototipo de iMAGING se han publicado en la revista ‘Frontiers in Microbiology’. El prototipo se ha entrenado con más de 2.500 imágenes y ha demostrado una fiabilidad de más del 96% en el laboratorio en muestras con densidad alta y del 94% con densidad baja. Los falsos positivos y negativos no han llegado al 5% en ningún caso.
La solución propuesta, iMAGING, es una aplicación para móvil (disponible para Android) que usa la inteligencia artificial para procesar las imágenes digitales de las muestras de sangre para determinar si hay o no infección. En caso positivo, también determina la densidad y el estadio de la infección parasitaria. Para captar las imágenes se ha creado un microscopio robotizado a partir de un microscopio óptico normal con piezas creadas con impresión 3D, lo cual ha abaratado su coste.
La app se conecta vía Bluetooth al microscopio y controla los movimientos y el enfoque del mismo para analizar automáticamente la muestra y conseguir las imágenes necesarias para el diagnóstico. El personal técnico solo tiene que preparar las muestras, lo que reduce mucho su carga de trabajo y posibilidad de errores.
Se prevé continuar entrenando la inteligencia artificial para introducir mejoras en otros ámbitos, por ejemplo, para que pueda diferenciar entre las cinco diferentes especies de parásitos que provocan la patología. Esto permitirá personalizar mucho más el tratamiento, mejorando la efectividad.
Presupuesto y financiación
El proyecto se enmarca en el trabajo de ciencia y tecnología para el desarrollo humano impulsado por el Centro de Cooperación para el Desarrollo (CCD) de la UPC. Este proyecto tiene el apoyo de la OMS dentro de su iniciativa por el diagnóstico a través de la imagen digital de hemoparásitos en países de baja y media renta, y cuenta con un presupuesto de 200.000 € aportado por las tres organizaciones involucradas, Fundación Probitas, Vall d’Hebrón Instituto de Investigación y la UPC. Actualmente, se está buscando financiación para ampliar el proyecto en el diagnóstico de otras enfermedades como la esquistosomiasis, la filariasis, parásitos intestinales o la enfermedad de Chagas.

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