La inteligencia artificial se pone a prueba con la salud de poblaciones del Sur Global

De la depresión a la malaria, o de la leishmaniasis a la meningitis. Algoritmos de imágenes y lenguaje pueden ayudar a detectar a tiempo y prevenir enfermedades prevalentes y desatendidas. Pero los investigadores coinciden: todo depende del factor humano

'Imaging', una aplicación para la detección de la malaria.Daniel López

En gran parte, depende todo de la imagen. De su calidad. De cómo se tome y, por tanto, de quién la tome con su teléfono. Basta con una fotografía y sabremos si es úlcera de Buruli, leishmaniasis o lepra, por ejemplo.

Se trata de una aplicación de móvil para la detección eficaz y temprana de enfermedades desatendidas de la piel. Integrada al teléfono, utiliza la inteligencia artificial (IA) para cribar, de entre la enorme variedad de dolencias, aquellas de más alta incidencia en muchos países en desarrollo, donde afectan a más de 1.000 millones de personas. José Postigo, un médico de Olot (Girona) que trabaja con enfermedades cutáneas en el departamento para el control de las enfermedades tropicales desatendidas (ETD) de la Organización Mundial de la Salud, está al frente de este proyecto y espera demostrar su eficacia en Kenia, en el transcurso de los primeros meses de 2024.

“Nuestra aplicación está diseñada para que la puedan utilizar tanto personal clínico como agentes comunitarios en los niveles primarios de salud”, explica Postigo desde República Dominicana, donde asiste a un congreso de dermatología. “Hasta ahora hemos recibido imágenes de organizaciones que trabajan en varios países de África, América Latina y también del archivo propio de la OMS. La AI compara y analiza imágenes. Sustituye al ojo del dermatólogo”. Y si el personal que tomó la foto necesita más orientación, la aplicación muestra un menú con el manejo de un grupo de 12 ETD de alta prevalencia en países en desarrollo.

El departamento de ETD es pionero dentro de la OMS en apostar por el uso de la IA, según Postigo. “Tenemos que ver el porcentaje de eficacia de la aplicación. Si acierta en, aproximadamente, un 90%, nos permitirá tener resultados en un segundo. Esto supera la telemedicina y la teledermatología en cuanto a los tiempos de respuesta y será mucho más sostenible”.

Este es un ejemplo de las diversas aplicaciones que usan IA y que se están desarrollando para ayudar a la salud de poblaciones con escasos recursos. Detectar a tiempo, mucho antes y mejor, es la gran aportación que, de momento, puede hacer la IA por la medicina. Asistimos a los momentos iniciales de su desarrollo para la salud global, pero, de momento, en lo que los investigadores coinciden es que, en realidad, todo depende del factor humano, que está detrás de la recogida de datos y de sus posteriores análisis. “Para que nuestra aplicación funcione, se necesita un gran número de imágenes y, de ese modo, conseguir una precisión mayor en el cribado. “Para ello se necesita la participación del personal de salud y de los agentes comunitarios de los países donde están enfermedades impactan más en la población”, precisa Postigo.

La IA vio lo que nadie vio

La meningitis se debe a la inflamación del tejido que recubre el cerebro y la médula espinal. Puede ser de origen viral o bacteriana. Se trata de una enfermedad muy grave y letal para bebés si no se tratan a tiempo, sobre todo en África subsahariana, donde la incidencia es del 1% y la mortalidad de los pequeños está entre el 5% y el 20%. El diagnóstico habitual para la meningitis en bebés se basa en la punción lumbar. “Como madre”, dice Paula Petrone, biofísica argentina y jefa del grupo de Ciencia de Datos Biomédicos del Instituto de Salud Global-Hospital Clínic de Barcelona (ISGlobal), “desearía que el médico utilizara métodos menos invasivos que la punción lumbar”.

La pregunta, entonces, según Petrone, es “¿qué hacemos?”. Y “¿hay formas menos invasivas y costosas para diagnosticar la meningitis?” Y la IA tiene respuestas, según explica desde Buenos Aires, donde ha asistido al XXI simposio sobre salud de la Fundación Mundo Sano.

Con la asistencia de la IA que analiza imágenes de ultrasonido, se detecta la meningitis de forma rápida y sencilla sin necesidad de realizar una punción lumbar

El equipo de Petrone está colaborando con la start-up Kriba.ai, con sede en Barcelona, en la aplicación de un dispositivo portátil que es un contador de glóbulos blancos basado en ultrasonidos de alta resolución. Con la asistencia de la IA, que analiza imágenes de ultrasonido, se detecta la enfermedad de forma rápida y sencilla si el conteo es elevado. Si el recuento es normal, evita el uso de métodos tan invasivos y no exentos de riesgo. Para ello, el dispositivo escanea el cerebro del bebé a través de la fontanela (un punto blando en el cráneo). “Las imágenes que toma son de muy alta resolución y sensibilidad a la presencia celular, pero no permiten a los radiólogos interpretar dónde están los glóbulos blancos. Sin embargo, el algoritmo puede distinguir en una imagen una meningitis donde nosotros no lo podemos hacer”, afirma Petrone.

El dispositivo es de fácil manejo y mantenimiento y, por lo tanto, habilita el cribado en cualquier parte de mundo, también en países donde hay escasez de personal entrenado y de laboratorios, según sus desarrolladores. Ahora mismo se está validando en Marruecos y Mozambique.

Para Petrone, el potencial de la IA está en la detección temprana de enfermedades donde los métodos de diagnóstico actuales no son eficaces, o son caros, o invasivos. “En nuestro grupo estamos apostando por la aplicación de técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) para la identificación o clasificación de patrones en imágenes médicas. En este campo, es prometedor, por ejemplo, el uso de IA en esquistosomiasis, donde se busca identificar con mayor precisión huevos en muestras de heces o de orina, o la detección de parásitos en muestras sanguíneas, en enfermedades como el chagas o la malaria”.

La principal fuente de financiación de estos proyectos proviene de la Fundación Bill y Melinda Gates. Y para el proyecto de la meningitis también se ha unido la Agencia Española de Cooperación y Desarrollo Internacional (AECID), el programa EIC Accelerator y la inversión privada. El trabajo de IA del equipo de Petrone, a su vez, se financia desde el Ministerio de Ciencia e Innovación de España a través del Programa Centro de Excelencia Severo Ochoa.

Uno de los aspectos más importantes que subraya Petrone es la participación de científicos e investigadores de países donde muchas de estas enfermedades son altamente prevalentes. Su equipo trabaja con profesionales de Mozambique, Etiopía o Argentina entre otros, para el diagnóstico de la tuberculosis infantil o el chagas.

Atender la doble carga de enfermedad

La malaria se podrá detectar de forma más rápida. Imaging es una aplicación que, mediante un microscopio de bajo coste equipado con un ordenador Arduino ―placa electrónica de hardware libre que incorpora un microcontrolador reprogramable que sirve para interactuar con otros dispositivos― y controlado por un teléfono móvil, analiza las muestras de forma eficaz y temprana.

Daniel López Codina, biofísico de Universitat Politécnica de Catalunya (UPC) al frente de este proyecto, explica que mediante técnicas de inteligencia artificial basadas en redes neuronales profundas se puede lograr la detección automática de los parásitos de la malaria. Y todo ello reduce los recursos y el tiempo que los países más afectados tienen que dedicar al análisis y posterior atención. Con el apoyo de la fundación Probitas y la colaboración del Hospital Vall d’Hebron y la UPC, esta aplicación podría funcionar no solo para malaria sino para muchísimos diagnósticos de diversas patologías detectas por microscopio, según López Codina.

En los países en desarrollo avanzan las patologías crónicas con el aumento de la esperanza de vida, lo que supone un reto para los sistemas de salud que tienen que hacerles frente junto a otras infecciosas de alta prevalencia. “Se trata de la doble carga de enfermedad”, apunta Jordi Serrano, médico de familia y emprendedor en salud global digital. Es fundador de la plataforma UniversalDoctor, desde la que ha desarrollado tecnología para apoyar a la OMS ante el virus de Zika o la salud mental, entre otros problemas.

Serrano colabora además con el departamento del doctor Postigo en el desarrollo de la aplicación para enfermedades cutáneas y constata la necesidad de contar con un mayor número de imágenes y de colaboración del personal de salud de los países afectados. “Es vital para que la IA puede servir para cribar muchas patologías con síntomas similares”.

Cuando la aplicación desarrollada por el equipo de Serrano para la OMS se pruebe en Kenia, “será el momento de saber si verdaderamente la IA funciona y es útil donde se necesita”, afirma José Postigo. “Venid a verlo en ese momento”.

El factor humano

La IA se basa en la creación de redes neuronales, algo que, en otras palabras, imita el cerebro humano. Mariano Sigman, neurocientífico argentino y coautor del libro Artificial, la nueva inteligencia y el contorno de lo humano (editorial Debate), explica cómo funcionan la IA, mediante una capacidad de cómputo grandísima, y ofrece alternativas con las que no contábamos para predecir y diagnosticar.

Sigman lo explica recordando un partido de tenis. Dos leyendas del deporte de los años noventa se enfrentaban en Wimbledon: Andre Agassi y Boris Becker. “Becker era un gran sacador y Agassi un gran restador. El que saca, lo intenta de tal modo que el rival no descifre donde va a ir la pelota. Pero Agassi se dio cuenta de algo que hacía Becker con la lengua. La ponía en la posición hacia la que la pelota iría. Eso, por supuesto, le dio una enorme ventaja para responder el saque. Así funciona, más o menos, una red neuronal”, resumió durante su presentación en el simposio de Mundo Sano, en Buenos Aires.

Algunos estudios revelan que los pacientes de salud mental han percibido las conversaciones con la IA de forma más efectiva y empática que las que tuvieron con el terapeuta humano

El neurocientífico prevé grandes posibilidades en el uso de la IA para la salud global. Él mismo lo ha observado ya en el campo de la salud mental. “Un ejemplo de aplicación es el caso de la depresión. Los fármacos, como en otras patologías (el cáncer, por ejemplo), funcionan bien en unas personas y en otras no, sin que en muchos casos sepamos por qué. La IA puede ayudar a predecir qué personas responderán mejor al tratamiento”.

El gran salto, para Sigman, ha venido recientemente, cuando la IA ha podido utilizar lenguaje humano. En el campo de la psiquiatría eso permite avanzar muchísimo, ya que la fuente primaria suele ser la entrevista verbal con el paciente.

Como dato curioso, el neurocientífico recordó que algunos estudios han revelado una “paradoja sorprendente” al comparar las conversaciones entre pacientes de salud mental con sus terapeutas humanos y las mantenidas con la IA. En algunos casos, los pacientes percibieron las conversaciones con la IA como más efectivas y empáticas que las que tuvieron con el terapeuta humano.

Qué dice la IA al respecto

Faltaba saber qué tiene que decir la propia IA sobre el tema. Preguntado ChatGPT acerca de qué podía hacer la inteligencia artificial para combatir las enfermedades más desatendidas, su respuesta fue: “La IA puede jugar un papel significativo en la eliminación de las ETD contribuyendo en varios aspectos de prevención, diagnóstico, tratamiento y monitoreo”. Cuando se le pide un ejemplo de aplicación específico, la IA apunta precisamente al diagnóstico de enfermedades cutáneas.

La investigadora Paula Petrone lo tiene claro: “La inteligencia artificial no está aquí para reemplazar a los médicos. Siempre se van a necesitar desde el punto de vista de la empatía y el ojo clínico. Pero estos algoritmos pueden ayudarnos definitivamente a ver mejor”.

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