Esta aplicación le indica a tu médico si tienes malaria
KAMPALA, Uganda (CNN) — Solo quedan unos cuantos asientos vacíos en la atestada sala de espera del Hospital General de Kiruddu en Kampala, junto al lago Victoria, en el sur de Uganda.
Los médicos, vestidos con batas, pasan a toda prisa junto a los agotados pacientes vestidos con coloridos kitenges.
Arriba, los laboratoristas procesan una pila creciente de muestras para examinar bajo el microscopio: a través del visor, buscan en las muestras de sangre las huellas de los parásitos de la malaria o la tuberculosis. Es una tarea absorbente porque cada muestra se debe ajustar finamente unas 100 veces antes de poder llegar a un diagnóstico confiable.
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Sin embargo, esto está cambiando. El primer laboratorio de inteligencia artificial de Uganda, en la Universidad Makerere, desarrolló una forma de diagnosticar las muestras de sangre con un teléfono celular.
El programa aprende a crear sus propios parámetros con base en una serie de imágenes que se le presentaron previamente. Aprende a reconocer los rasgos comunes de los parásitos.
"Los microscopistas suelen tener problemas con los ojos por el sobreesfuerzo", explica Martha Nakaya, laboratorista con 11 años de experiencia.
Los laboratoristas no deberían procesar más de 25 muestras al día, pero por la falta de trabajadores calificados, a veces procesen cuatro veces más.
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"Tenemos tantos pacientes que podrían necesitan una prueba de malaria o tuberculosis y solo tenemos un técnico analizando todas estas muestras", coincide Alfred Andama, médico del hospital. "Además de afectar su vista, también compromete su habilidad de reportar correctamente lo que ven".
Andama es parte del equipo de clínicos y programadores que están probando el prototipo que podría poner fin a este proceso arduo y diagnosticar a los pacientes más rápido, más barato y con mayor precisión.
¿Cómo funciona?
Un smartphone básico se sujeta sobre el visor de un microscopio para mostrar una imagen detallada de la muestra de sangre; un software de inteligencia artificial marca en rojo cada parásito de malaria.
Nakaya verifica que la computadora esté en lo correcto y señala la forma reveladora del parásito.
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Rose Nakasi, doctoranda de 31 años, es la científica detrás de esta tecnología. "Casi todos en Uganda, incluida yo, hemos tenido malaria", cuenta la investigadora especialista en ciencias computacionales. "Me afecta como persona y afecta a Uganda. Por eso me siento comprometida y quiero contribuir como pueda a que se diagnostique correctamente".
El Ministerio de Salud de Uganda determinó en 2016 que la enfermedad es la principal causa de muerte en el país: representa el 27% de los decesos.
Las tasas de mortalidad son particularmente altas en las zonas rurales, en donde la falta de médicos y enfermeras es aguda. Las asistentes de enfermería suelen aprender a interpretar muestras, pero el entrenamiento inadecuado puede llevar a un diagnóstico equivocado.
"Hay casos en los que una persona va al hospital y le dan un diagnóstico negativo, pero después de unos días regresa y tiene malaria", cuenta Nakasi.
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Con su tecnología, se cuentan los patógenos y se mapean rápidamente para que un clínico los confirme. Los tiempos de diagnóstico pueden recortarse de 30 minutos a tan solo dos.
La idea no es dejar sin trabajo a los laboratoristas, sino facilitárselos. La tecnología tiene que trabajar "de la mano de los laboratoristas", explicó Nakasi. Se necesita su experiencia para programar el dispositivo y de aquí en adelante, su trabajo será más eficiente.
El software se desarrolla con base en algoritmos de aprendizaje profundo que recurren a una biblioteca de imágenes microscópicas anotadas para reconocer los rasgos comunes de los parásitos plasmodium que causan la malaria y de la bacteria Mycobacterium tuberculosis que provoca la tuberculosis.
El dispositivo solo se ha usado en ensayos de pequeña escala en los hospitales de Kampala, pero el desafío más grande podría ser llevar la tecnología a las zonas remotas.
'Un teléfono para detectar enfermedades virales'
Será difícil convencer a los pacientes del valor de esta tecnología en comparación con los métodos convencionales, dijo Daniel Mutembesa, otro investigador del laboratorio de Inteligencia Artificial de Makerere. "La gente sabe que un teléfono sirve para llamar y enviar mensajes, pero no sabe que el teléfono puede hacerte un diagnóstico", explicó. Agregó que éticamente, los pacientes pueden optar por que un técnico les haga el diagnóstico.
Mutembesa espera que al ofrecer diagnósticos por smartphone por una fracción del precio, la tecnología se adopte y se confíe en ella rápidamente.
Al igual que todos los proyectos del laboratorio de Inteligencia Artificial de Makerere, este dispositivo aprovecha el costo cada vez más bajo y el poder cada vez mayor de los smartphones. Otra de las aplicaciones desarrolladas en el laboratorio, llamada mCROPS, aprovecha también la cámara integrada del teléfono.
Los agricultores de toda Uganda están usando mCROPS para detectar enfermedades virales en los cultivos de mandioca y para vigilar su propagación en el país.
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La tecnología que se usa en el programa mCROPS consiste en un espectrómetro básico para analizar las sustancias químicas en las hojas de las plantas, y un software de generación de imágenes que puede usarse para contar las moscas blancas en las hojas de las plantas.
Mirando al horizonte, sobre vastedad de Kampala, Nakasi dijo que cree firmemente en desarrollar soluciones tecnológicas locales para problemas locales. Las conexiones de internet intermitentes y la falta de recursos en los laboratorios de Uganda son desafíos que probablemente no puedan enfrentarse con tecnología importada, explicó.
"Silicon Valley desarrolla tecnología apta para ese entorno, nosotros queremos encontrar soluciones aptas para nuestro entorno", dijo.
