IA hace un diagnóstico parasitológico rápido

Multiplex AI, liderada por instituciones europeas y africanas, y con tecnología española, es una innovadora plataforma tecnológica que busca transformar el diagnóstico médico en regiones con acceso limitado a servicios especializados.

Su propuesta consiste en convertir microscopios ópticos convencionales en dispositivos inteligentes, capaces de realizar diagnósticos automatizados mediante inteligencia artificial de enfermedades como la malaria o la filariasis.

Propone una solución de bajo costo y alta escalabilidad: mediante un adaptador impreso en 3D, cualquier microscopio puede conectarse a un teléfono móvil o tableta.

El sistema analiza imágenes de muestras biológicas en tiempo real: detecta y diferencia múltiples tipos de parásitos y células sanguíneas.

La IA realiza conteo celular, identificación morfológica y apoyo diagnóstico sin necesidad de conexión a internet, lo cual abre nuevas posibilidades para un diagnóstico y manejo del paciente más rápido y preciso.

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), más de mil millones de personas están en riesgo de padecer enfermedades tropicales desatendidas como la esquistosomiasis, las filariasis linfáticas, la enfermedad de Chagas, la leishmaniasis y la toxoplasmosis, especialmente en países de pocos recursos y con sistemas sanitarios frágiles.

El diagnóstico depende de la microscopía manual, y su precisión se sujeta a la disponibilidad de personal capacitado, lo que genera tasas de error superiores a 50%.

“En África, dependemos todavía de la microscopía manual, que requiere personal muy especializado y cuyos resultados son subjetivos; hay muy pocos expertos formados, y eso limita enormemente la capacidad de respuesta”, afirma la doctora Gloria Dada Chechet, profesora asociada en la Universidad Ahmadu Bello de Nigeria.

El proyecto Multiplex AI, financiado por el programa Edctp3 de la Unión Europea y coordinado por Isglobal, cuenta con la tecnología de la empresa española Spotlab, especializada en IA para diagnóstico médico e investigación biofarmacéutica. Reúne a socios de Nigeria, Mozambique, Costa de Marfil, Etiopía, Italia y España para la validación clínica; trabajará durante los tres próximos años y medio para realizar un estudio clínico que certifique su uso y permita extenderlo a nivel internacional.

Propuesta

El Instituto de Salud Carlos III, desde su Centro Nacional de Microbiología, lidera el desarrollo de protocolos de digitalización y catalogación de muestras y aporta datos epidemiológicos para entrenar a los algoritmos de IA, lo que permite adaptar el sistema a distintos contextos clínicos y epidemiológicos y fortalece la capacidad diagnóstica local.

“El punto fuerte de esta tecnología es que no necesitas grandes infraestructuras, ni laboratorios, ni agua, ni electricidad necesariamente. La puedes utilizar en un hospital, pero también la puedes llevar a una comunidad remota”, afirma Quique Bassat, director general de Isglobal.

“Muchas veces, los lugares que más necesitan diagnósticos fiables son los que menos acceso tienen”, subraya la doctora Gloria Dada Chechet, quien participa en el proyecto. “Multiplex AI responde a ese reto, llevando el análisis experto directamente al punto de atención primaria”, dijo.

La plataforma no solo mejora la detección de enfermedades parasitarias, sino que puede escalarse a otros tipos de muestras y patologías, lo que abre posibilidades para el diagnóstico de enfermedades infecciosas, hematológicas e incluso oncológicas. “Si se es capaz de diagnosticar con rapidez y precisión una enfermedad, se pueden ofrecer tratamientos y poner en marcha programas de control”, continúa la doctora.

“Los microscopios inteligentes serán capaces de analizar una muestra y decir todo lo que hay en ella”, insiste.

Uno de los objetivos del proyecto es recoger y digitalizar miles de muestras para crear la mayor base de datos de imágenes de parásitos del mundo y entrenar constantemente a los algoritmos para que descubran patrones invisibles al ojo humano. “Hay parásitos que tienen una mutación que los hace resistentes a un medicamento, y detectarlos con esta tecnología evitaría análisis genéticos muy costosos”, subraya el doctor Miguel Luengo-Oroz, director ejecutivo de Spotlab.

“Muchas enfermedades tropicales son consideradas olvidadas porque no se diagnostican bien”, continúa Dada Chechet, quien cree que una de las ventajas de Multiplex AI es que “generará datos que crearán conciencia”.

Multiplex AI aspira a convertirse en un nuevo estándar global en diagnóstico. Su enfoque ético, responsable y equitativo sigue los principios de la OMS y la normativa europea, y promueve el acceso universal a diagnósticos precisos, con el fin de priorizar la seguridad, la transparencia y la sostenibilidad del nuevo mundo.

Datos

• Patógenos. Utiliza algoritmos para identificar y clasifica diversos parásitos a partir de muestras biológicas.
• Monitoreo. Ayuda en el seguimiento de brotes de enfermedades parasitarias.
• Recomendación. Analiza la información genética de los parásitos y del paciente para proponer tratamientos más efectivos y personalizados.