{"id":24678,"date":"2024-01-25T10:27:04","date_gmt":"2024-01-25T10:27:04","guid":{"rendered":"https:\/\/cit.upc.edu\/?post_type=portfolio&p=24678"},"modified":"2024-02-09T10:41:24","modified_gmt":"2024-02-09T10:41:24","slug":"imaging-una-app-para-diagnosticar-la-malaria-utilizando-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"portfolio","link":"https:\/\/cit.upc.edu\/es\/portfolio-item\/imaging-una-app-para-diagnosticar-la-malaria-utilizando-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"iMAGING, una app para diagnosticar la malaria utilizando inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"\n

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Un equipo multidisciplinario en el que participan el Servicio de Microbiolog\u00eda del Hospital Universitario Vall d\\’ Hebr\u00f3n, el grupo de investigaci\u00f3n de Microbiolog\u00eda del Vall d\\’Hebron Instituto de Investigaci\u00f3n (VHIR), el grupo de investigaci\u00f3n en Biolog\u00eda Computacional y Sistemas Complejos (BIOCOM-UPC), el Grupo de Procesamiento de Imagen y Video (GPI) y el grupo de investigaci\u00f3n de Tecnolog\u00edas de Bases de datos y Gesti\u00f3n de la Informaci\u00f3n (DTMI) de la Universitat Polit\u00e8cnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC), y la Fundaci\u00f3n Probitas, ha presentado un nuevo m\u00e9todo diagn\u00f3stico para la malaria basado en inteligencia artificial.<\/h4>
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La malaria es una enfermedad infecciosa transmitida por picaduras de mosquito y causada por par\u00e1sitos del g\u00e9nero Plasm\u00f2dium. La Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud (OMS) calcula que en 2022 hubo 249 millones de casos en todo el mundo, el 93% ubicados en la regi\u00f3n africana, que tambi\u00e9n contabiliz\u00f3 el 95% de las defunciones. En el mismo informe tambi\u00e9n se alertaba de que el cambio clim\u00e1tico y la globalizaci\u00f3n est\u00e1n provocando una expansi\u00f3n del mosquito a nuevas \u00e1reas que cuentan con poca preparaci\u00f3n y recursos para hacer frente. Actualmente, el m\u00e9todo de referencia para el diagn\u00f3stico de la malaria es la visualizaci\u00f3n de los par\u00e1sitos, por parte de un experto, en un microscopio \u00f3ptico a partir de muestras de sangre. Es un procedimiento manual, largo y repetitivo, que, sumado a la falta de personal t\u00e9cnico de laboratorio e instrumentos, provoca un gran infradiagn\u00f3stico. Hasta ahora cualquier paso para automatizar el proceso aumentaba exponencialmente el coste de este, hecho que lo hac\u00eda prohibitivo en pa\u00edses con pocos recursos sanitarios.\r
Se trata de un sistema creado a partir de inteligencia artificial que combina una aplicaci\u00f3n de m\u00f3vil con un microscopio robotizado de bajo coste con la idea que sea un m\u00e9todo \u00fatil y efectivo en pa\u00edses con pocos recursos, que es donde esta enfermedad es end\u00e9mica. Los resultados del primer prototipo de iMAGING se han publicado en la revista \u2018Frontiers in Microbiology\u2019. El prototipo se ha entrenado con m\u00e1s de 2.500 im\u00e1genes y ha demostrado una fiabilidad de m\u00e1s 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 ning\u00fan caso.\r
La soluci\u00f3n propuesta, iMAGING, es una aplicaci\u00f3n para m\u00f3vil (disponible para Android) que usa la inteligencia artificial para procesar las im\u00e1genes digitales de las muestras de sangre para determinar si hay o no infecci\u00f3n. En caso positivo, tambi\u00e9n determina la densidad y el estadio de la infecci\u00f3n parasitaria. Para captar las im\u00e1genes se ha creado un microscopio robotizado a partir de un microscopio \u00f3ptico normal con piezas creadas con impresi\u00f3n 3D, lo cual ha abaratado su coste.\r
La app se conecta v\u00eda Bluetooth al microscopio y controla los movimientos y el enfoque del mismo para analizar autom\u00e1ticamente la muestra y conseguir las im\u00e1genes necesarias para el diagn\u00f3stico. El personal t\u00e9cnico solo tiene que preparar las muestras, lo que reduce mucho su carga de trabajo y posibilidad de errores.\r
Se prev\u00e9 continuar entrenando la inteligencia artificial para introducir mejoras en otros \u00e1mbitos, por ejemplo, para que pueda diferenciar entre las cinco diferentes especies de par\u00e1sitos que provocan la patolog\u00eda. Esto permitir\u00e1 personalizar mucho m\u00e1s el tratamiento, mejorando la efectividad.\r

Presupuesto y financiaci\u00f3n<\/h4>\r
El proyecto se enmarca en el trabajo de ciencia y tecnolog\u00eda para el desarrollo humano impulsado por el Centro de Cooperaci\u00f3n para el Desarrollo (CCD) de la UPC. Este proyecto tiene el apoyo de la OMS dentro de su iniciativa por el diagn\u00f3stico a trav\u00e9s de la imagen digital de hemopar\u00e1sitos en pa\u00edses de baja y media renta, y cuenta con un presupuesto de 200.000 \u20ac aportado por las tres organizaciones involucradas, Fundaci\u00f3n Probitas, Vall d\u2019Hebr\u00f3n Instituto de Investigaci\u00f3n y la UPC. Actualmente, se est\u00e1 buscando financiaci\u00f3n para ampliar el proyecto en el diagn\u00f3stico de otras enfermedades como la esquistosomiasis, la filariasis, par\u00e1sitos intestinales o la enfermedad de Chagas.
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\"iMAGING\"
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Tecnolog\u00eda<\/h5>\r
Log\u00edstica y Movilidad<\/a>
Tecnolog\u00eda
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Sector<\/h5>\r
Automoci\u00f3n<\/a>
Sector
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Tema<\/h5>\r
Inteligencia Artificial<\/a>\r
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\u00bfQuieres saber m\u00e1s?<\/h5>
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