Con ayuda de la inteligencia artificial, crean una herramienta capaz de optimizar el diagnóstico de tuberculosis

Al hablar de inteligencia artificial es común pensar en los recientes desarrollos como ChatGPT; sin embargo, esta tecnología va más allá de los chatbots. También, contribuye en el campo médico a través de proyectos basados en IA. Uno de estos ejemplos es eRx, una iniciativa de investigadores peruanos y estadounidenses, que tiene como objetivo optimizar el proceso de diagnóstico de la tuberculosis.

En conversación con El Comercio, el doctor Walter Curioso, vicerrector de investigación de la Universidad Continental y uno de los investigadores principales del proyecto, nos narra sobre eRx.

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¿Qué es eRx?

Es una herramienta basada en inteligencia artificial capaz de analizar datos en tiempo real para el diagnóstico de la tuberculosis.

Los profesionales de salud toman fotos de las radiografías de tórax de los pacientes y el algoritmo, embebido en un aplicativo, analiza y mapea los posibles patrones sospechosos de tuberculosis. De esta forma, se realiza un diagnóstico oportuno de la enfermedad para que el paciente reciba un tratamiento a tiempo, evitando complicaciones.

¿Cómo nace eRx?

El proyecto parte de la problemática de que “el Perú es el segundo país que tiene el mayor número de casos estimados de tuberculosis, después de Brasil, según el informe de Tuberculosis en las Américas de la Organización Panamericana de la Salud”, comenta Curioso.

El investigador explica que existe poca infraestructura (equipos de diagnóstico) en los establecimientos de salud, y al mismo tiempo, hay un déficit de profesionales que diagnostiquen a un paciente oportunamente.

Ante este desafío de salud pública, investigadores no solo peruanos, sino también de la Universidad de Boston, Massachusetts; idearon una solución innovadora que permite diagnosticar a un paciente de manera rápida para que reciba tratamiento a tiempo.

El objetivo fue “diseñar un sistema de computación basado en tecnología móvil” que ayude a optimizar el proceso de diagnóstico, afirma Curioso.

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El proyecto, el cual contó con un equipo multidisciplinario, tuvo diferentes fases. Una de las primeras etapas consistió en validar el algoritmo.

“Para ello, utilizamos una técnica de inteligencia artificial llamada redes neuronales convolucionales. Este es un tipo de aprendizaje profundo que utiliza una red neuronal artificial para analizar imágenes visuales”.

Asimismo, como parte de la validación se usó una base de datos más de 4.700 imágenes, incluyendo 453 imágenes normales y 4.248 imágenes anormales con 6 patrones diferentes de tuberculosis.

Estas placas radiológicas que entrenaron al algoritmo fueron proveídas por la ONG Socios en Salud y corresponden a pacientes peruanos.

Para el 2017, la precisión que consiguió la herramienta fue de 85,68%, convirtiéndose así en el porcentaje más alto publicado en un artículo.

Ahora bien, como siguiente paso Walter Curioso explica que probaron el aplicativo con el personal de salud de DIRIS Lima Norte. En concreto, la herramienta tuvo contacto con especialistas de Comas, Carabayllo e Independencia, donde también pasó por un proceso de validación.

“Como feedback, recomendaron integrar el aplicativo con otras plataformas de comunicación como WhatsApp porque facilita la interacción con el paciente. Otras personas sugerían que no solo se quede en el diagnóstico basado en IA, sino que se complemente con otras herramientas y funciones”.

Además, Walter Curioso recalca que el proyecto no solo se desenvuelve con un enfoque tecnológico, también toma en cuenta el aspecto socio técnico en el que considera las percepciones de los usuarios.

Por otro lado, el doctor anhela que este proyecto de investigación “escale y se convierta en una política pública que forme parte del suite de aplicativos que da el Ministerio de Salud para que pueda ser usado por todos los establecimientos de salud del país. Asimismo, que se integre con otros aplicativos y sistemas de información que maneja el MINSA”.

El investigador señala que están interesados en colaborar con las autoridades encargadas para alinear a eRx en los planes de desarrollo del Ministerio de Salud para que finalmente se termine integrando en su sistema.

“Nuestra idea es ser más proactivos y decir: hemos publicado evidencia de que esto es útil y funciona. Ahora, ¿cómo podemos trabajar los siguientes pasos? En esa fase estamos”.

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La potencialidad de la IA en la salud

De acuerdo con el doctor Juan Carlos Bartolo Kato, experto en informática en salud, actualmente la inteligencia artificial ya tiene un impacto real y tangible en salud.

“Existen ya más de 500 productos basados en IA con validación de la Food and Drug Administration (FDA) de USA, correspondientes y clasificados en más de 15 especialidades médicas y de salud en general”, precisa Bartolo.

Como ya vimos con eRx, la IA contribuye en el diagnóstico médico gracias al reconocimiento de imágenes, pero también tiene más potencialidades como detalla a continuación el especialista:

• En herramientas de asistencia quirúrgica, asociadas a robótica asistida.
• En el acompañamiento y asesoría de pacientes hospitalizados y en espera de atención por humanos digitales basados en ChatGPT.
• En el desarrollo de fármacos nuevos por IA y más.

“La evaluación por computadoras es mucho más óptima, el reconocimiento de imágenes, la revisión masiva de datos, la actualización en tiempo real de parámetros de búsqueda, entre otros. Simplemente se puede nominar como la herramienta que puede detectar lo que el humano podría omitir”, afirma.

En cuanto a la presencia de la IA en el sistema médico del Perú, Bartolo sostiene que “en los servicios privados, herramientas como el reconocimiento de imágenes médicas ya se encuentran en uso incipiente; en cuanto a los servicios públicos, tenemos una brecha que superar”.

Entre los retos principales a vencer se relacionan, primero con la exposición de este tipo de herramientas, luego con la aplicabilidad e integración en los servicios, así como los impedimentos presupuestales.

“Si contamos con una óptima predisposición y conocimiento por parte de los diversos actores involucrados, decisores institucionales, directivos TI y profesionales de la salud en general, solo de esta manera tendremos mejores posibilidades de implantación y aprovechamiento de estas herramientas”, finaliza Bartolo.