Durante la exposición en el webinar internacional «Desafíos e innovación en tuberculosis”, organizado por el Organismo Andino de Salud – Convenio Hipólito Unanue (ORAS-CONHU), el vicerrector de Investigación de la Universidad Continental, el Dr. Walter Curioso Vílchez, dio cuenta del proyecto eRx, una herramienta basada en inteligencia artificial para el diagnóstico de tuberculosis, desarrollado en el marco de un proyecto internacional en colaboración con investigadores de los Estados Unidos.
En su presentación, que llevó como título “Inteligencia artificial e innovación para optimizar el proceso de diagnóstico de la tuberculosis”, el doctor Curioso habló sobre la problemática y limitaciones de muchos establecimientos públicos de salud, sobre todo del interior del país.
“Muchos de ellos cuentan básicamente con un lector de rayos X. En muchas áreas alejadas, en áreas rurales, no existen suficientes médicos y especialistas, y si existen médicos, pueden ser médicos serumistas. Muchos de ellos tal vez no tengan la experiencia de un especialista en leer o interpretar rayos X para poder diagnosticar eficientemente y con precisión un paciente que tenga el diagnóstico de tuberculosis. Es en ese contexto que decidimos innovar”, sostuvo el vicerrector de Investigación.
Precisó que para el desarrollo del proyecto eRx, se utilizó un subtipo de inteligencia artificial: las redes neuronales convolucionales (CNNs), una clase de aprendizaje profundo que utiliza una red neuronal artificial para analizar imágenes visuales.
Una de las características que tienen estas redes neuronales es que son muy efectivas en las tareas de reconocimiento y clasificación automática. De hecho, es una técnica preferida para analizar imágenes médicas. Según el académico, la idea es que con el insumo de una placa radiográfica, a través de los algoritmos, se puedan crear unas capas de identificación que finalmente permitan identificar patrones y clasificar las diferentes manifestaciones con las cuales se presenta la tuberculosis.
“Así, en un establecimiento de salud que cuenta con la tecnología para tomar placas radiográficas, un médico, un médico serumista u otro profesional de salud, como una enfermera, por ejemplo, pueda tomar foto a esta placa y a través del algoritmo que está embebido en un aplicativo pueda detectar automáticamente el patrón o los patrones anormales y sugestivos de tuberculosis. Para esto, el uso de las redes neuronales convolucionales permitiría la calificación de reconocimiento, de manifestaciones anormales, en este caso por tuberculosis”, detalló el doctor Curioso.
Sostuvo que el proyecto eRx supuso diferentes etapas. Una de las primeras fue validar el algoritmo. Para eso se involucró a especialistas internacionales. Uno de los primeros logros fue validar el algoritmo. Se consiguió un 85.68 % de precisión, estudio del 2017, para identificar las imágenes de tuberculosis. En ese momento fue un hallazgo muy importante, que superó cualquier análisis que se haya logrado con una metodología similar.
El doctor Walter Curioso también resaltó que una característica importante de este proyecto es que no solamente se desarrolló una herramienta tecnológica, el proyecto también tuvo un enfoque socio técnico y se consideró las percepciones de los participantes.
El webinar internacional «Desafíos e innovación en tuberculosis” forma parte de la serie especial de webinars Innovaciones Internacionales en Salud, y también disertaron Lourdes Kusunoki, coordinadora general del Proyecto Fortalecimiento del Diagnóstico de Laboratorio de Tuberculosis en la Región de las Américas; y Raheshwall Dayal, profesor y jefe del departamento de Pediatría S.N Medical College, Agra, India. En la moderación estará Marianela Villalta, responsable de Tuberculosis del ORAS-CONHU.
