La Universidad Politécnica de Madrid (UPM), junto con la compañía Spotlab, el Centro Nacional de Microbiología del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) y las áreas de las Áreas de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBERBBN) y Enfermedades Infecciosas (CIBERINFEC) del Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER), han desarrollado un algoritmo de IA para el diagnóstico de filariasis usando un teléfono móvil acoplado a un microscopio.
La filariasis es una enfermedad parasitaria causada por varias especies de nematodos (gusanos redondos) del género Filarioidea. Estos parásitos se transmiten a los seres humanos a través de las picaduras de mosquitos infectados. Existen tres tipos principales de filariasis que afectan a los humanos: la filariasis linfática, la oncocercosis (ceguera de los ríos) y la loiasis. El diagnóstico de la filariasis puede incluir la identificación de microfilarias en la sangre o la piel, pruebas serológicas, y, en algunos casos, técnicas de imagen para localizar los gusanos adultos.
En el marco de la investigación, los autores del trabajo han desarrollado algoritmos de inteligencia artificial para detectar microfilarias en sangre, las larvas infecciosas que pueden transmitir la filariasis. Con esta tecnología se distinguen las especies de parásitos más comunes en África y el sudeste asiático, utilizando la cámara de un teléfono móvil conectado a un microscopio óptico con un adaptador impreso en 3D.
Los autores principales del trabajo son la ingeniera especialista en inteligencia artificial, Lin Lin y Elena Dacal que trabaja en el equipo clínico, ambas de la UOM, bajo la supervisión de los investigadores principales Miguel Ángel Luengo (Spotlab), José Miguel Rubio (CNM-ISCIII, CIBERINFEC) y María Jesús Ledesma (UPM, CIBERBBN). Para crear este sistema, los investigadores han usado 115 casos clínicos y han validado el sistema en un entorno clínico en el Centro Nacional de Microbiología del ISCIII. El sistema tiene una precisión de entorno al 95%.
"La aplicación HuggingSpot representa un cambio de paradigma en la lucha contra la filariasis"
La aplicación HuggingSpot representa un cambio de paradigma en la lucha contra la filariasis, una enfermedad que afecta a más de mil millones de personas en todo el mundo. Al estar alineada con el perfil de producto objetivo para la filariasis linfática definido por la Organización Mundial de la Salud (OMS), esta tecnología ofrece una solución innovadora y accesible para mejorar la detección y seguimiento de la enfermedad.
Con esta app se permite es posible digitalizar datos clínicos e imágenes. Mientras el usuario visualiza la imagen en la pantalla del móvil, la IA analiza en tiempo real dependiendo de la magnificación utilizada (10x o 40x), generando predicciones y delimitando los parásitos detectados en recuadros. Al tomar una foto, se guardan tanto las imágenes como las predicciones, y se incrementa el contador de detección de parásitos. Si el usuario identifica parásitos no detectados por la IA, puede aumentar el recuento manualmente. Una vez finalizado el análisis, la información se sube a una plataforma de telemedicina para revisar y corregir las predicciones y compartir información.
Mediante un adaptador impreso en 3D, se permite integrar el smartphone a un microscopio convencional. La IA funciona en tiempo real mientras el analista mueve la muestra y la analiza con asistencia de la IA.
Al permitir que los profesionales de la salud descarguen y utilicen los modelos de inteligencia artificial en sus propios dispositivos móviles, la aplicación HuggingSpot democratiza el acceso a herramientas avanzadas de diagnóstico, empoderando a los trabajadores de la salud y facilitando la detección temprana y precisa de la filariasis.