Un nuevo método de diagnóstico para la malaria basado en la IA gana en el congreso de la SEIMC

Un trabajo de investigación del grupo de Microbiología del Vall de Hebrón Instituto Investigación (VHIR) y de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ganó el premio a la mejor comunicación en el XXV Congreso Nacional de la Sociedad Española de Enfermedades Infecciosas y Microbiología Clínica (SEIMC). Se trata del desarrollo de un nuevo método diagnóstico automatizado por la malaria basado en la Inteligencia Artificial, y la integración de la tecnología en una App por dispositivos móvil. El estudio fue presentado por en Carles Rubio, estudiante predoctoral del grupo de microbiología del (VHIR), bajo la dirección del Dr. Joan Joseph, investigador principal del mismo grupo. Durante los 3 días que duró el congreso se realizaron 251 presentaciones orales de las cuales solo 6 consiguieron esta distinción. Como parte del premio recibido, el investigador fue entrevistado por la televisión del congreso.

Se trata de un proyecto multicéntrico y multidisciplinar en el cual participan aparte del mencionado grupo del VHIR, el Centro de Enfermedades Transmisibles y Salud Internacional Drassanes - Vall d’Hebron; los grupos de la UPC: Biología Computacional y Sistemas Complejos, Tecnologías de Bases de datos y Sistemas de la Información y Procesamiento de Imagen. También ha participado y cofinanciado la investigación la Fundación Probitas.

El año 2020 se diagnosticaron 241 millones de casos de malaria en 85 países, según datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS). La mayoría de los casos se reportan en la África SubSahariana, donde en muchas ocasiones, no hay suficientes recursos humanos y técnicos para hacer un diagnóstico eficaz con las técnicas actuales. El objetivo del proyecto es crear modelos de redes neuronales para la detección de parásitos de la malaria en imágenes digitales de muestras de gotas gordas de sangre. Desde la UPC se ha un modelo universal con piezas 3D adaptable a cualquier microscopio óptico convencional, que permite automatizar los movimientos del portaobjetos, y el autoenfoque de la muestra. Por otro lado, esta nueva tecnología está integrada en una aplicación de dispositivo móvil que controla los movimientos del microscopio y permite detectar e identificar los parásitos de la malaria mediante el análisis de las imágenes digitales que captura utilizando herramientas de inteligencia artificial. Para entrenar la red neuronal se han capturado y etiquetado 2225 imágenes de pacientes diagnosticados con malaria a la Unidad de Salud Internacional Drassanes – Vall de Hebrón, muestras de colección y muestras provenientes de hospitales del África. Al final del proceso se consiguió una fiabilidad superior al 90%.

Este proyecte tiene el apoyo técnico de la OMS y en un futuro busca implementar esta nueva tecnología por el diagnóstico de malaria en países de media o baja renta. A la vez, los investigadores proponen adaptar la tecnología y aplicativo al diagnóstico de algunas Enfermedades tropicales desatendidas (NTD siglas en inglés) y a otras enfermedades infecciosas como la tuberculosis.