Uso de la Inteligencia Artificial en el Diagnóstico de la Malaria

¿Quieres aplicar la AI en alguna área de tu profesión? ¿Qué ideas se te han presentado? Aquí analizamos este ejemplo

Una de las aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en el cuidado de la salud es el diagnóstico.

En esta lectura, estimad@ te traigo una aplicación de la (IA)  para el diagnóstico de la infección por el parásito de la malaria.

Aquí es donde te cuento que mi formación profesional es en bacteriología, así que me siento más cómodo hablando desde un área que conozco…Así mismo te invito a pensar desde tu profesión qué área tendría un mejor impacto por el uso de la IA.

Este artículo me recordó cuando me encontraba en el año de servicio social obligatorio, estando en una brigada de salud usé un microscopio cuya luz era  la misma luz del sol reflejada por un espejo.  Ah, y fui entrenado por el Servicio de Erradicación de la Malaria (SEM en Colombia) en el diagnóstico microscópico de la malaria.

Ahora a pesar de muchos avances tecnológicos, a nivel de diagnóstico de malaria, el examen microscópico de los extendidos de sangre (gota gruesa y extendidos delgados de la sangre) son el “gold standard” del diagnóstico. Y este procedimiento de diagnóstico es bastante barato. La clínica de los pacientes es variable y el diagnóstico clínico debe ser confirmado dentro de lo posible por el método de la gota gruesa

Así que es todo un desafío el uso de la IA para el diagnóstico de la malaria. La justificación para el uso de la IA es que el “gold standard” requiere tiempo y de un personal entrenado. Mientras que la IA tendría un diagnóstico en un tiempo más rápido y no requiere de personal entrenado. ¿Qué piensas de esta justificación?

De esta manera vamos a conocer los pasos genéricos del uso de la IA en el diagnóstico de la malaria.

1-Banco de datos de imágenes: fotografías de microscopía de gotas gruesas y delgadas con y sin malaria.

 2-Máquina de aprendizaje: Este algoritmo aprende de una "base de datos" de muestras conocidas para aprender a reconocer un glóbulo rojo infectado o no con el parásito.

 3-Desempeño de la Prueba: para para evaluar la precisión, sensibilidad, especificidad y otras métricas relevantes.

 4-Construcción del conjunto de datos: es una "base de datos" de muchas muestras conocidas para reconocer el parásito, etiquetadas como: entrenamiento, validación y prueba.

 5-Entrenamos y probamos el modelo: Uso del modelo de red neuronal convolucional (CNN) para el aprendizaje profundo, con la base de datos para enseñar al programa y verificar cómo lo está haciendo.

6-Prueba del modelo: Antes de confiar completamente en él, lo ponemos a prueba con datos que nunca ha visto (datos de "prueba").

 7-Integrar el modelo en un sistema de uso por computador o a través de una aplicación en un smartphone: Una vez que estamos seguros de su precisión, el programa puede ayudar a detectar el parásito y confirmar el diagnóstico clínico.

Ahora, te pregunto:

 ¿Qué ideas se te han presentado?

¿Deseas aplicar la IA en alguna área de tu profesión?

¿Tienes un equipo multidisciplinar?

¿Cómo a partir de esta evidencia científica se puede generar un emprendimiento?

¿Qué te pareció el post?

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Si deseas consultar más al respecto, aquí te dejo uno de los artículos que tengo como referencia para este post: Advances and challenges in automated malaria diagnosis using digital microscopy imaging with artificial intelligence tools: A review.  Maturana et al . 2022. Front. Microbiol.

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9705958/pdf/fmicb-13-1006659.pdf

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