La IA puede detectar parásitos en muestras de heces
Antti Suutala/Lundin et al, 2024, PLOS NTD, CC-BY 4.0
La inteligencia artificial puede detectar huevos de gusanos parásitos en muestras fecales humanas, incluidos aquellos de especies de parásitos que no se detectaron cuando los tecnólogos de laboratorio utilizaron un microscopio para estudiar las mismas muestras. El descubrimiento sugiere que la IA podría ayudarnos a diagnosticar y tratar mejor gusano parásito infecciones en todo el mundo.
La Organización Mundial de la Salud estima que casi una cuarta parte de la población mundial (o 1.500 millones de personas) está infectada por gusanos parásitos que viven en sus sistemas intestinales. Las infecciones pueden provocar desnutrición, anemia o retraso en el desarrollo cognitivo. Pero el diagnóstico y el tratamiento suelen ser inaccesibles porque hay un número limitado de expertos capacitados para detectar las infecciones.
Johan Lundín en el Instituto Karolinska en Suecia y sus colegas se preguntaron si la IA podría ayudar. “El objetivo principal del método es permitir un acceso más amplio al diagnóstico de infecciones por gusanos parásitos”, afirma.
Los investigadores entrenaron y probaron su sistema de inteligencia artificial en aproximadamente 1300 muestras de heces recolectadas de estudiantes de escuelas en Kenia. Las muestras fueron preparadas por un laboratorio de atención médica local y escaneadas digitalmente bajo un microscopio. Luego, esos escaneos se cargaron a través de Internet móvil en la nube para el análisis de IA.
El entrenamiento de IA se centró en identificar huevos de tres tipos de gusanos parásitos: los ascárides lombriz intestinalel tricocéfalo humano Trichuris trichiura y anquilostomas como Ancylostoma duodenal o Necator americano.
El equipo evaluó el rendimiento de la IA frente al de un tecnólogo de laboratorio capacitado que inspeccionó las muestras manualmente. El método de IA detectó con precisión entre el 76 y el 96 por ciento de las infecciones detectadas por el tecnólogo, dependiendo de la especie de parásito.
“Este estudio mostró una sensibilidad relativamente decente y una alta especificidad para identificar estas infecciones por gusanos parásitos”, dice Isaac Bogoch de la Universidad de Toronto en Canadá, que no participó en el estudio. “Es una muy buena noticia”.
Es importante destacar que la IA también demostró ser capaz de identificar infecciones incluso con relativamente pocos huevos de gusanos parásitos. De hecho, detectó 79 casos que el experto humano había pasado por alto. Pero al mismo tiempo, la IA evitó caer en la trampa de identificar falsamente infecciones que en realidad no estaban presentes. En sólo entre el 1 y el 2 por ciento de los casos, la IA identificó incorrectamente una infección en una muestra que finalmente resultó estar libre de infección.
Actualmente, se necesitan entre 20 y 35 minutos para procesar cada muestra mediante IA. Pero esto se debe en gran medida a que el estudio implicó el uso de redes lentas para cargar los datos. El análisis real de la IA tarda sólo 5 minutos, por lo que los investigadores sugieren que los tiempos de procesamiento podrían reducirse de 8 a 17 minutos con acceso a redes 5G para cargas de datos más rápidas. Es más, estimaciones de costes no publicadas sugieren que la detección mediante IA “seguramente será más barata que los métodos totalmente manuales”, afirma. Nina Linder de la Universidad de Uppsala en Suecia, coautor del estudio.
Aun así, queda por ver hasta qué punto el método de IA podría diagnosticar rápidamente a las personas en sus comunidades de origen para fundamentar las decisiones clínicas, afirma Bogoch. Y dado que la técnica implica subir datos de salud a la nube, señala que existen consideraciones éticas en términos de consentimiento informado y privacidad de los datos.
“Se trata de una tecnología increíble, pero debe realizarse dentro de un marco ético”, afirma Bogoch. “Y no tengo ninguna duda de que lo están haciendo”.
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