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Investigadores optimizan diagnóstico de tuberculosis con ayuda de inteligencia artificial

Proyecto es uno de los pioneros en implementar inteligencia artificial en TB y fue destacado en los premios Pfizer

En total la base de datos consistió en más de 4.700 imágenes, fueron 453 imágenes normales y 4.248 imágenes anormales conteniendo 6 patrones diferentes de tuberculosis.

12:33 | Lima, nov. 14

Por: María Fernández Arribasplata

El Perú es el segundo país con el mayor número de casos estimados de tuberculosis (TB), después de Brasil, según el informe "Tuberculosis en las Américas". Ante ello, existe la necesidad de desarrollar e implementar soluciones innovadoras para frenar el avance de la enfermedad. Así nació eRx, una herramienta creada por investigadores peruanos que está basada en inteligencia artificial (IA) y que tiene como objetivo optimizar el proceso de diagnóstico de la tuberculosis.

La señal de alerta más común de la tuberculosis es la tos persistente por más de dos semanas. Sin embargo, el paciente no debe esperarse a escupir sangre para recién acudir al médico. La tuberculosis sí tiene cura y un tratamiento oportuno puede salvar vidas. Pensando en ello, en el 2017, un equipo multidisciplinario de investigadores de la Universidad de Ohio, en Estados Unidos, e investigadores peruanos desarrolló el proyecto eRx, considerado uno de las primeras iniciativas científicas en implementar la IA en tuberculosis.


En entrevista con la Agencia Andina, el doctor Walter Curioso, vicerrector de investigación de la Universidad Continental y uno de los investigadores principales, señala que el proyecto, basado en la aplicación de inteligencia artificial usando tecnologías móviles, tiene como objetivo optimizar el proceso de diagnóstico de tuberculosis a través de una herramienta que puede ser utilizada por los profesionales de enfermería o un técnico capacitado en el propio establecimiento de salud. 



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"En nuestro país, todavía tenemos un déficit de equipamiento tecnológico y personal médico capacitado, o en algunos casos podemos tener la herramienta tecnológica, pero no tenemos al especialista que sepa interpretar o que tenga la experiencia suficiente de poder diagnosticar viendo una placa de rayos X. En ese contexto es que nace el proyecto eRx",  comenta Walter Curioso, doctor en Informática Biomédica por la Universidad de Washington, en Estados Unidos.

¿Cómo funciona la plataforma eRx para el diagnóstico de tuberculosis?

El investigador peruano explica que el personal médico utiliza teléfonos inteligentes para capturar imágenes de las radiografías de tórax de los pacientes en los establecimientos de salud. Posteriormente, se envían dichas imágenes de rayos X a través de una aplicación, previamente instalada en el dispositivo móvil y diseñada en base a métodos de inteligencia artificial utilizando redes neuronales convolucionales. 

"A través de la placa de rayos X, este algoritmo empieza a mapear zonas correspondientes o zonas análogas a lo que presentan anormalidades previamente ya entrenadas con un grupo de placas radiográficas de pacientes con tuberculosis”, explica Walter Curioso, profesor asociado de la División de Informática Biomédica de la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington de los Estados Unidos.

Este algoritmo de inteligencia artificial  fue entrenado con una base de datos de placas radiológicas proporcionadas por la ONG Socios en Salud, que también colaboró con el proyecto. En total, la base de datos consistió en más de 4.700 imágenes, con 453 imágenes normales y 4.248 imágenes anormales conteniendo 6 patrones diferentes de tuberculosis.

“Ellos como parte de sus servicios y de sus proyectos ya tenían almacenados una base de datos de placas radiológicas y este conjunto de placas ya digitalizadas fueron examinadas por especialistas, es decir cada una de estas placas se determinó qué zonas estaban anormales y qué diagnóstico representaba de los diferentes tipos de tuberculosis”, detalló Curioso. 


Para el 2017, la precisión de diagnóstico fue de 85.68% y fue considerado el porcentaje más alto de diagnóstico que se publicó en un artículo científico.

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Validación del proyecto

Para el proceso de validación, explica Walter Curioso, no se esperó hasta el desarrollo final de la aplicación móvil, sino mientras el proyecto iba en marcha los profesionales de los centros de salud ubicados en los distritos de Carabayllo, Comas e Independencia pudieron verificar su desempeño. Además, se realizaron entrevistas a profundidad y grupos focales.

“Muchos recomendaban integrar el aplicativo con otras plataformas de comunicación tipo WhatsApp, el cual facilita esta interacción con el paciente. En conclusión, lo que sugerían es que no solamente se quede con el diagnóstico del paciente basado en la inteligencia artificial, sino que les gustaría luego complementar con otras herramientas o funcionalidades,” especifica. 

El doctor Walter Curioso también resalta que una característica importante de este proyecto es que no solamente se desarrolló una herramienta tecnológica, el proyecto también tuvo un enfoque socio técnico y se consideró las percepciones de los pacientes. La investigación titulada "Inteligencia artificial e innovación para optimizar el proceso de diagnostico de la tuberculosis" puede ser descargada aquí. 

Uso de la inteligencia artificial en salud

La IA ha demostrado ser de gran utilidad para toda la comunidad médica y científica, ya que permite ofrecer un diagnóstico más rápido y preciso, mejorar el seguimiento y control de pacientes. Actualmente, este tipo de proyectos han evolucionado muy rápidamente y existen muchos en el mundo. 

En el 2020, en la India se desarrolló el proyecto qXR, una herramienta basada en inteligencia artificial para detectar y diagnosticar la tuberculosis. En Colombia, también hay estudios y otras iniciativas que se centran en cómo la IA se puede aplicar al diagnóstico y control de la TB en niños.

Si bien la inteligencia artificial no puede reemplazar a los médicos;  la combinación de esta tecnología y la experiencia clínica ha demostrado un buen trabajo conjunto.

Actualmente, el Ministerio de Salud se encuentra evaluando el proyecto y se espera que muy pronto sea implementado en los establecimientos de salud del Minsa. Solo en el 2022, se han diagnosticado 29,292 casos de TB en todo el Perú, de los cuales, el 56% se concentran en Lima Metropolitana y Callao. 



Un primer y "gran paso" es que el Ministerio de Salud ha publicado una Agenda Digital del Sector del 2020 a 2025 donde se especificala implementación de sistemas de Big Data y de inteligencia artificial para mejorar la eficiencia en el gasto público y la calidad de la atención de los servicios de salud.

La Agenda Digital del Sector Salud 2020-2025 es el instrumento que permite la articulación y conducción del sector, promoviendo la transformación digital con el uso intensivo de las TI, contribuyendo con la mejora en la calidad de la atención de salud de la población, maximizando los beneficios de la economía digital en la sociedad de la información y el conocimiento.

“Hoy en día se trata de cómo yo utilizo esa tecnología para la mejora de los pacientes. Ahora todos debemos fortalecer nuestras capacidades pero de manera multidisciplinaria, no es algo solo de los médicos, necesitamos justamente esa colaboración entre médicos, enfermeras, obstetras, ingenieros, científicos de datos, sociólogos, comunicadores, etc”, concluye el investigador. 

Reconocimiento en los premios Pfizer 

El Premio Pfizer II Edición Perú 2023 destacó el informe periodístico "Investigadores optimizan diagnóstico de tuberculosis con ayuda de inteligencia artificial" de María Fernández en el que, además de un amplio reportaje, se recurre al podcast para explicar cómo se creó eRx, una herramienta basada en IA para acelerar la atención de esta enfermedad.

Esta es la segunda vez que el medio de Editora Perú recibe un premio debido a que, en la primera edición de los Premios Pfizer, María Fernández obtuvo el primer lugar con el Diario Oficial El Peruano. 

El Premio Pfizer II Edición Perú 2023 también destacó el informe periodístico "Conoce cómo se salvan vidas de niños con inteligencia artificial, robots y biomodelos 3D" de Sofía Pichihua en el que se detalla cómo se usan tecnologías emergentes para el diagnóstico, tratamiento y atención de los pequeños pacientes del Instituto Nacional de Salud del Niño -San Borja.

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(FIN) MFA/SPV

Publicado: 14/11/2023