Aplicación impulsada por IA en desarrollo para detectar tuberculosis en Kenia

En un movimiento radical, los científicos de la Institución de Investigación Médica de Kenia (KEMRI) están liderando la invención proactiva de una aplicación informática donde la inteligencia artificial puede diagnosticar la tuberculosis (TB) y otros trastornos respiratorios. El proyecto estará dirigido por el Dr. Videlis Nduba y sus colegas profesionales de la salud que impulsan una revolución en la tecnología sanitaria. Esto puede impactar considerablemente de manera positiva en los resultados de diagnóstico y tratamiento de los casos de TB.

Enfoque innovador para el diagnóstico de la TB

En KEMRI, los investigadores asumen la tarea de recoger con paciencia muestras de tos tanto de personas que padecen como de aquellas que no padecen enfermedades del sistema respiratorio, incluidos casos de tuberculosis. Posteriormente, analizan el sonido de la tos tomado por dispositivos científicos como micrófonos de teléfonos inteligentes. El software está diseñado para diferenciar las tos que se resuelven sin TB de aquellas comórbidas con infecciones de TB mediante un enfoque de aprendizaje automático impulsado por ResNet 18, una tecnología pionera en la Universidad de Washington.

El Dr. Nduba aboga por una confirmación intensa del diagnóstico de TB y su profundo efecto en el tratamiento de la TB. El problema es que, en la actualidad, el tiempo desde la aparición de los síntomas hasta el diagnóstico varía entre varios meses y 1 año, y los clientes con dicha enfermedad aún pueden infectar a otros mientras la enfermedad pasa desapercibida. La aplicación de IA detecta los casos de TB rápidamente; por lo tanto, los pacientes reciben tratamiento inmediato, lo que ayuda a reducir significativamente la tasa de transmisión de la inoculación.

Esforzándose por la precisión y la aprobación regulatoria

No obstante, incluso en su etapa temprana, el sistema ha demostrado ser efectivo y aún no ha sido aprobado por la Organización Mundial de la Salud (OMS). Según la OMS, al menos el 90% de las infecciones por TB deben ser detectadas, y al menos el 80% de la probabilidad de tener TB podría descartarse. 

La implementación piloto resultó en la detección del 80% de los casos de tuberculosis y una tasa del 70% para excluir la enfermedad de la lista de causas posibles, por lo que se requiere la mejora de la tecnología en la línea de compensación con las recomendaciones de la OMS.

Johnson Munori, un ex paciente de TB, formó parte de la inmunoterapia. En contraste, esta última se basa en la medicina molecular, en la que los fármacos anticancerígenos están diseñados en función de las mutaciones. Así, la efectividad de estos dos tratamientos varía según factores como el tipo de tumor, el estadio y el modo de administración. Su experiencia enfatiza el papel del enfoque creativo como clave para proporcionar soluciones realistas para superar las enfermedades infecciosas.

La IA es un factor en rápido ascenso y audible en la salud médica. Según Jarim Omogi, especialista en salud pública en la Universidad Internacional Amref, puede acelerar la atención de los pacientes. La llamada de Omogi a la asequibilidad y rentabilidad del tratamiento, mientras que la IA es primordial, es reveladora, y la provisión de datos es sensible al tiempo, mostrando la integración de la inteligencia artificial en la práctica sanitaria.

El proyecto, financiado por los Institutos Nacionales de Salud (NIH), se proyecta para provocar un cambio de paradigma en el diagnóstico de la TB, gestionando así la enfermedad. Sin embargo, esta herramienta de comunicación no ha recibido aprobación regulatoria, revelando la importancia de la evaluación prudente y la implementación de las normas existentes antes de su uso.