Aplicación basada en IA en desarrollo para detectar la tuberculosis en Kenia

En una iniciativa pionera, científicos del Instituto de Investigación Médica de Kenia (KEMRI) lideran el desarrollo de una aplicación informática con inteligencia artificial (IA) para el diagnóstico de la tuberculosis (TB) y otros trastornos respiratorios. El proyecto estará dirigido por el Dr. Videlis Nduba y sus colegas profesionales de la salud, quienes impulsan una revolución en la tecnología sanitaria. Esto podría tener un impacto muy positivo en los resultados del diagnóstico y tratamiento de los casos de tuberculosis.

Enfoque innovador para el diagnóstico de la tuberculosis

En KEMRI, los investigadores se encargan de recolectar pacientemente muestras de tos de personas con y sin enfermedades respiratorias, incluyendo casos de tuberculosis. Posteriormente, analizan el sonido de la tos captado por dispositivos científicos como los micrófonos de teléfonos inteligentes. El software está diseñado para diferenciar las toses que se resuelven sin tuberculosis de las que presentan comorbilidad con infecciones de tuberculosis 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 exhaustiva del diagnóstico de tuberculosis y su profundo efecto en el tratamiento. El problema radica en que, actualmente, el tiempo transcurrido entre la aparición de los síntomas y el diagnóstico varía de varios meses a un año, y los pacientes con esta enfermedad pueden infectar a otros sin ser detectados. La aplicación de IA detecta los casos de tuberculosis rápidamente; por lo tanto, los pacientes reciben tratamiento inmediato, lo que contribuye a aumentar significativamente la tasa de vacunación.

Esforzándonos por lograr precisión y aprobación regulatoria

Sin embargo, incluso en su fase inicial, el sistema ha demostrado su eficacia y aún no ha sido aprobado por la Organización Mundial de la Salud (OMS). Según la OMS, al menos el 90 % de las infecciones de tuberculosis deben detectarse y se puede descartar al menos el 80 % de la probabilidad de padecerla. 

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

Johnson Munori, expaciente de tuberculosis, participó en inmunoterapia. En cambio, esta última se basa en la medicina molecular, donde los fármacos anticancerígenos se diseñan a partir de mutaciones. Por lo tanto, la eficacia de estos dos tratamientos varía en función de factores como el tipo de tumor, el estadio y la vía de administración. Su experiencia destaca el papel del enfoque creativo como clave para ofrecer soluciones realistas para combatir las enfermedades infecciosas.

La IA es un factor cada vez más relevante y de rápido crecimiento en el ámbito de la salud. Según Jarim Omogi, especialista en salud pública de la Universidad Internacional Amref, puede agilizar la atención a los pacientes. El llamado de Omogi a la accesibilidad y la rentabilidad de los tratamientos, donde la IA es fundamental, resulta revelador, y la disponibilidad de datos es crucial, lo que demuestra la importancia de la IA en la práctica sanitaria.

Se prevé que el proyecto, financiado por los Institutos Nacionales de Salud (NIH), impulse un cambio de paradigma en el diagnóstico de la tuberculosis y, por consiguiente, en el manejo de la enfermedad. Sin embargo, esta herramienta de comunicación no ha recibido la aprobación regulatoria, lo que revela la importancia de una evaluacióndenty la implementación de las normas vigentes antes de su uso.