El dengue, la lepra, la enfermedad de Chagas, la rabia o la sarna son algunas de las 20 afecciones catalogadas por la Organización Mundial de la Salud (OMS) como enfermedades tropicales desatendidas (ETD). Esta nomenclatura no es casual: pese a afectar a más de mil millones de personas, pertenecientes en su mayoría a comunidades empobrecidas, las ETD permanecen en el olvido de las agendas sanitarias, abriendo una brecha económica y social aún mayor en las comunidades desfavorecidas de África, Sudamérica y Asia, principalmente. A solo seis años del 2030, la inteligencia artificial (IA) se une a los esfuerzos por poner fin al sufrimiento causado por las enfermedades tropicales desatendidas.
Las medidas contra las ETD contribuyen directamente al logro de la meta 3.3 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para poner fin a las enfermedades transmisibles para 2030. Para alcanzar el compromiso político plasmado en los ODS, la hoja de ruta de la OMS para las enfermedades tropicales desatendidas pretende erradicar la dracunculosis y el pian y reducir en un 90 por ciento las necesidades de tratamiento de las ETD de aquí a 2030. La OMS asume que “siguen existiendo importantes dificultades”, además de la irrupción de la COVID-19, para cumplir esos objetivos.
En este contexto, el uso de la IA aparece como una oportunidad de acción en las regiones desfavorecidas y, con motivo del Día Mundial Día Mundial de las Enfermedades Tropicales Desatendidas, que se conmemora este 30 de enero, el Instituto de Salud Carlos III (ISCII) organizó una jornada para abordar el papel de la inteligencia artificial en la identificación y diagnóstico de las ETD, exponer los avances en esta materia y discutir los potenciales beneficios de las nuevas tecnologías, así como sus riesgos asociados.
La aplicación de la IA en salud brinda grandes oportunidades como copiloto del profesional sanitario e investigador. “Estamos asistiendo a la cuarta revolución industrial”, aseguró Marta Díaz, del Hospital La Paz, durante su intervención. Desde actividades lúdicas hasta su aplicación en múltiples campos de la Medicina, la inteligencia artificial tiene un enorme potencial, por ejemplo, en la vigilancia epidemiológica. Algunos modelos predictivos utilizan datos clínicos para poder predecir un futuro brote en un plazo determinado; por ejemplo, de un mes, como muestra un modelo tailandés con un 87 por ciento de sensibilidad.
Además, según expuso Díaz, la IA es igualmente efectiva en el diagnóstico rápido y preciso de enfermedades tropicales desatendidas, con modelos capaces de identificar con acierto hasta el 96 por ciento de las estructuras. También en el desarrollo de fármacos, a través de la identificación de compuestos químicos; o en el impulso de la telemedicina, gracias a su uso en el diagnóstico por imagen, la inteligencia artificial aporta soluciones universales frente a las ETD.
Modelos basados en IA
Las filariasis son un grupo de parasitosis que constituyen un problema importante de salud pública en regiones empobrecidas. Dos de estas enfermedades parasitarias, la filariasis linfática y la oncocercosis, están incluidas en el listado de ETD de la OMS. Un modelo de IA desarrollado por SpotLab, en colaboración con el Instituto de Salud Carlos III, permite la detección y clasificación en tiempo real de especies de filarias en muestras de sangre. Esta start-up madrileña ha desarrollado un dispositivo impreso en 3D que convierte el microscopio convencional en digital. El sistema, AdaptaSpot, permite la adquisición de muestras mediante la cámara del móvil, alineada con el microscopio. Una aplicación es la encargada de reconocer y cuantificar los parásitos, y asigna un porcentaje en función del valor de probabilidad.
Otro método diagnóstico basado en el análisis de imágenes digitales, desarrollado en este caso por el Servicio de Microbiología del Hospital Vall d’Hebron, la Universitat Politècnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC) y la Fundación Probitas, también convierte un microscopio óptico normal en un robotizado a partir de piezas creadas con impresión 3D, lo que abarata su coste. Precisamente, está pensado para países con bajos recursos, puesto que tampoco requiere conexión a internet y utiliza baterías solares portátiles, tal y como explicó Carles Rubio, del Hospital Vall d’Hebron. Una aplicación, iMAGING, se conecta vía Bluetooth al microscopio para conseguir las imágenes necesarias para el diagnóstico. Esta app emplea la inteligencia artificial (redes neuronales convolucionales) para procesar las imágenes digitales de las muestras de sangre para determinar si existe o no infección por Plasmodium, responsable de la malaria.
El modelo ha logrado una fiabilidad de más del 96 por ciento en muestras con densidad alta y del 94 por ciento con densidad baja. Ahora, sin embargo, hay que llevarlo a la práctica. En este sentido, Rubio aseguró que el sistema está en proceso de validación del sistema en laboratorios sobre el terreno y, de obtener los resultados esperados, abre las puertas a su desarrollo para otras enfermedades tropicales desatendidas.
Potenciales beneficios y riesgos
La implementación de la inteligencia artificial en Medicina y, en concreto, en la lucha contra las ETD genera un debate en torno a sus beneficios y oportunidades, pero también acerca de sus potenciales riesgos; así como cuestiones pendientes de abordar, por ejemplo, en cuanto al procedimiento de validación. “No puede ser que alguien llegue con una solución y no haya un procedimiento mínimo de validación”, destacaron, en línea a contribuir a una mayor transparencia hacia los ciudadanos.
Pero, tal vez, el principal debate en torno a la inteligencia artificial y el uso de las nuevas tecnologías en salud tiene que ver con la protección de unos datos especialmente sensibles. Esta cuestión choca en ocasiones con el propio desarrollo del algoritmo. Así, los datos tienen a su vez un “valor muy importante”, tal y como subrayó Carles Rubio, pero su manejo puede llegar a convertirse en “un factor limitante, puesto que, si la red neuronal no tiene toda la información, el modelo pierde efectividad”.
