Sistema de reconocimiento visual apoya diagnóstico de la malaria

Un sistema innovador usa algoritmos de visión por computador, similares a los usados en los sistemas de reconocimiento facial, para suministrar un sistema de apoyo a las decisiones, para diagnosticar la infección malárica

Desarrollado por investigadores del Instituto Finlandés de Medicina Molecular (FIMM; Helsinki), la Universidad de Helsinki (Finlandia) y el Instituto Karolinska (Estocolmo, Suecia), el sistema diagnóstico “máquina y hombre” digitaliza y analiza más de 50.000 glóbulos rojos (GR) por muestra de sangre, clasificándolos de acuerdo con la probabilidad de infección. Entonces, el programa crea un panel que contiene imágenes de más de un centenar de glóbulos rojos muy probablemente infectados, y les presenta el panel a los usuarios. El diagnóstico final es realizado por un profesional de la salud, con base en las imágenes visualizadas.


Durante la fase de pruebas, más del 90% de las muestras infectadas fueron diagnosticados con exactitud, con base en el panel. Las pocas muestras problemáticas eran de baja calidad y, en un entorno de diagnóstico real, habrían dado lugar a nuevos análisis. Cuando se comparó el sistema de muestras con los diagnósticos existentes, los investigadores fueron capaces de demostrar que la exactitud de los algoritmos de visión por computadora, era comparable a los criterios de calidad definidos por la Organización Mundial de la Salud (OMS; Ginebra, Suiza). El estudio que describe el sistema y su prueba fue publicado el 21 de agosto de 2014, en la revista PLOS ONE.

"El equipo necesario para la digitalización de las muestras es un reto en los países desarrollados. En la siguiente fase de nuestro proyecto vamos a probar el sistema en combinación con los dispositivos de microscopía móviles baratos que nuestro grupo también ha desarrollado”, dijo la autora principal, Nina Linder, MD, PhD, del FIMM. “También hay una gran necesidad de métodos rápidos y exactos para medir la carga de parásitos de la malaria en una muestra. Están en marcha varios programas de cribado de fármacos de la malaria y se debe cuantificar la carga parasitaria en un gran número de muestras para determinar la eficacia de los medicamentos potenciales. Seguimos desarrollando los algoritmos de computador utilizados en este estudio para satisfacer esta necesidad, también”.

Según los investigadores, el sistema de apoyo, desarrollado, podría ser aplicado en muchos otros campos de la medicina. Además de aplicarlo en otras enfermedades infecciosas como la tuberculosis (TB), el grupo de investigación tiene previsto ensayar el sistema para el diagnóstico de cáncer en muestras de tejido.

Hay más de 200 millones de casos nuevos de malaria al año, y la microscopía de alta calidad sigue siendo el método más preciso para la detección de la infección. La microscopía, sin embargo, puede ser muy lenta, colocando un gran volumen de trabajo sobre el personal de salud capacitado, contribuyendo de esta manera a la demostrable baja exactitud de la microscopía. Como resultado, a menos de la mitad de los casos sospechosos de malaria en el África subsahariana en 2012 se les practicó una prueba de diagnóstico.

Enlaces relacionados:

Institute for Molecular Medicine Finland

University of Helsinki

Karolinska institutet