Un teléfono inteligente para luchar contra la tuberculosis

Aunque pueda parecer una enfermedad “antigua” y totalmente controlada, la tuberculosis afecta cada año a millones de personas, sobre todo en países menos desarrollados. Ante este contexto, la empresa Cambridge Consultant ha desarrollado el BacillAi, un sistema que a través de un Smartphone y la Inteligencia Artificial permite diagnosticar la enfermedad.

Cada año alrededor de 10 millones y medio de personas enferman de tuberculosis y más de 1,7 millones de ellos mueren convirtiéndola en la segunda causa de muerte por enfermedad infecciosa en el mundo en desarrollo. Este dato, facilitado por la OMS, revela que estamos ante una enfermedad grave, causada por la bacteria Mycobacterium tuberculosis y que además es contagiosa (un enfermo de TB puede llegar a contagiar entre 10 y 15 personas en un año).

La alta tasa de mortalidad se debe a una serie de factores, incluido el costo del diagnóstico y el seguimiento. La TB se monitorea tomando muestras de esputo y contando manualmente las células teñidas bajo un microscopio, pero este trabajo requiere mucho tiempo además de trabajadores calificados para distinguir las células de TB de otras células de aspecto similar. En países de bajos recursos, esto es muy difícil. Hay poco personal calificado que trabaje en condiciones difíciles. Los médicos pueden necesitar revisar diez pacientes por día, y cada especialista puede necesitar contar cientos de células a través de un microscopio. Esto conduce a fatiga visual para los médicos y resultados lentos y de baja calidad para los pacientes.

El equipo de Cambridge Consultants, expertos en innovación y avances de la Inteligencia Artificial, ha desarrollado, ante esta situación, un sistema llamado BacillAi que combina Inteligencia Artificial con hardware de bajo costo para mejorar el monitoreo de la tuberculosis en muestras de pacientes y además, de forma muy sencilla:  solo con un Smartphone y un soporte para teléfono, para capturar imágenes desde un microscopio de laboratorio ordinario.

A través del teléfono, las imágenes del esputo teñidas se analizan usando un algoritmo de aprendizaje profundo. En una aplicación, el sistema puede identificar, clasificar y contar las células de TB para determinar el estado de la enfermedad del paciente.

El sistema es simple de usar y puede lograr un mayor rendimiento y resultados más consistentes que los humanos altamente calificados, que tienen que lidiar con las diferencias en el color de las células de muestra a muestra y de dispositivo a dispositivo. Los beneficios adicionales incluyen la digitalización automática del intercambio de datos e información de los pacientes a través de una red. Los resultados los recibe el médico a través de una aplicación específica. Así se consigue una mayor consistencia, un mayor rendimiento y la digitalización automática de los resultados al tiempo que se eliminan los errores humanos.

A pesar de los buenos resultados, el proyecto multidisciplinario de BacillAi tuvo que pasar por una serie de desafíos técnicos y superarlos:

·Desarrollar un sistema de inteligencia artificial de alto rendimiento que funcionase con imágenes subóptimas (como bajo contraste), y que se pudiera implementar en dispositivos con potencia informática limitada.

·Diseñar un sistema de imágenes y soporte para teléfono capaz de alinear fácilmente la cámara del teléfono inteligente con la óptica del microscopio y transmitir buenas imágenes.

·Desarrollar un esputo artificial y cultivar células bacterianas para crear la gran cantidad de portaobjetos necesarios para apoyar el entrenamiento de IA.

·Reunir el sistema para el usuario con una interfaz de aplicación intuitiva y fácil de usar y un hardware fácil de ensamblar.

La Dra. Kathleen England, asesora principal de diagnóstico de TB y anteriormente de Médicos Sin Fronteras, comentó: “Las únicas herramientas de monitoreo que tenemos hoy para evaluar si el tratamiento de un paciente con TB está funcionando son los frotis y el cultivo de AFB, cuando estén disponibles. La lectura de diapositivas requiere capacitación y microscopistas altamente calificados, que actualmente son una limitación en muchos países. Un sistema que elimina la variabilidad humana en el conteo reduce el nivel de habilidad, aumenta el rendimiento y comparte información a través de una red sería muy beneficioso para el examen de frotis del paciente”.

LA OMS busca reducir un 95% las muertes provocadas por esta enfermedad y en la propuesta de Cambridge Consultants parece que ha encontrado un gran aliado.  Los avances de la IA están demostrando la gran ayuda que ofrecen a la medicina tradicional. De hecho, también es capaz, por ejemplo, de detectar hemorragias intracerebrales a través de un algoritmo, con más acierto que muchos radiólogos, lo que sirve de gran ayuda en los hospitales para prevenir ictus.

En España, por nuestra parte, tenemos que ponernos manos a la obra de inmediato porque somos el país europeo que más casos notifica (9 de cada 100.000 habitantes) y factores como el turismo y la globalización han hecho que resurja con fuerza en lugares donde parecía estar erradicada.

Esta no es la primera vez que la IA se aplica en temas de salud. Ya es una de las técnicas utilizadas para detectar posibles hemorragias cerebrales, además de que su aplicación está muy presente en los grandes avances de la medicina en los próximos años.