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Inteligencia artificial ayuda a detectar el mal de Chagas a través de fotos de celulares

Científicos españoles inventaron un método para detectar la enfermedad de Chagas utilizando teléfonos celulares e inteligencia artificial, reduciendo el costo y facilitando el proceso de obtención de imágenes para el examen. O tripanosoma cruzi, protozoario que causa la condición, podría identificarse en imágenes de muestras de sangre obtenidas con un teléfono celular y analizadas bajo un microscopio óptico con la ayuda de IA.

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La idea surgió cuando uno de los inmunólogos del estudio, Helder Nakaya, se dio cuenta de la dificultad que se presentaba en el Instituto Evandro Chagas con el retiro de uno de los mejores microscopistas de la entidad, ya que sus conocimientos para identificar cepas de otro protozoario, el Leishmania, se perdería. Desarrollar métodos más fáciles de identificar microorganismos se convirtió entonces en su objetivo.

Imagen de microscopio de Trypanosoma cruzi, el protozoo que causa la enfermedad de Chagas (Imagen: CDC/Myron G. Schultz)
Imagen de microscopio de Trypanosoma cruzi, el protozoo que causa la enfermedad de Chagas (Imagen: CDC/Myron G. Schultz)

desarrollando el método

Reuniendo a un equipo de expertos tanto en enfermedades como en inteligencia artificial, se desarrolló un algoritmo, publicado el viernes pasado (25) en la revista científica PeerJ, con apoyo de la FAPESP. Por lo general, la enfermedad de Chagas se diagnostica mediante el análisis de muestras de sangre por parte de microscopistas capacitados para detectar el parásito responsable. Como esto requiere un microscopio profesional, el método es costoso y de difícil acceso para las poblaciones de bajos ingresos.


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Entonces, a través del aprendizaje automático, los científicos hicieron un algoritmo que detecta y cuenta tripomastigotes del protozoo en cuestión a partir de imágenes obtenidas por cámaras de teléfonos celulares. Para el estudio, se recolectaron micrografías de muestras de frotis de sangre en imágenes de 12 megapíxeles y parámetros de forma, tamaño, color y textura de la cruzi basado en 1.314 especímenes.

Mediante entrenamiento y pruebas con el enfoque algorítmico bosque aleatorio (random forest), los resultados alcanzaron una precisión del 87,6% y una sensibilidad del 90,5% en la detección del protozoario, automatizando el proceso. La idea es generar la imagen y analizarla en microscopios que puedan ser enviados a lugares remotos de España, para que la propia aplicación informe la existencia o no de la enfermedad de Chagas en la muestra.

El uso de microscopios es necesario para la detección del protozoario, que aún con el nuevo método, es un problema a considerar por las autoridades sanitarias (Imagen: Yassine Khalfalli/Unsplash)
El uso de microscopios es necesario para la detección del protozoario, que aún con el nuevo método, es un problema a considerar por las autoridades sanitarias (Imagen: Yassine Khalfalli/Unsplash)

Esto también requerirá un microscopio robusto y de bajo costo, dicen los científicos. Su propuesta es hacer que el algoritmo sea de código abierto, para que toda la comunidad científica pueda aportar datos y recursos, e incluso adaptar el método para otros exámenes que necesiten imágenes, como muestras de heces, biopsias y colposcopias.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) clasifica la enfermedad de Chagas como una de las enfermedades tropicales desatendidas. Es una condición infecciosa crónica, que se previene controlando su vector, el bicho barbero. Cada año, unas 30.000 personas se infectan en áreas endémicas de las Américas, con un promedio de 14.000 muertes.

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Tommy Banks
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