Un equipo del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII) ha investigado cómo un algoritmo de inteligencia artificial es capaz de interpretar el resultado de una prueba rápida para diagnosticar la criptococosis. La investigación está liderada por Ana Alastruey, del Laboratorio de Referencia en Micología del Centro Nacional de Microbiología del ISCIII.
La criptococosis es una enfermedad causada por el hongo Cryptococcus spp. y se adquiere mediante la inhalación de las esporas del hongo que está presente principalmente en excrementos de aves y en árboles (Eucaliptos). Puede causar diferentes patologías que abarcan desde la infección pulmonar hasta la meningitis. Es una de las infecciones oportunistas (infecciones que ocurren con más frecuencia o son más graves en personas con debilidad del sistema inmunitario)más frecuentes en los pacientes que viven con el VIH causando una elevada morbi-mortalidad.
Hasta el momento ha habido varios procedimientosdiagnósticos, pero desde hace unos años, está disponible una nueva cromatografía que detecta un antígeno (los famosos test de antígenos que tan populares se han hecho con la COVID-19) del criptococo. “La prueba es muy sensible y específica, con la ventaja de que el equipamiento para realizarla es mínimo, por lo que se puede realizar desde la atención primaria hasta el más sofisticado laboratorio”, explica Alastruey.
Desde hace unos años, está disponible una nueva cromatografía que detecta un antígeno del criptococo
No obstante, la interpretación de la prueba es visual por lo que, “además del indispensable entrenamiento previo, hay otros factores que influyen en la lectura de esta, como la agudeza visual del observador”, informa la experta. Otro inconveniente de estas sencillas pruebas diagnósticas es “la falta de registro permanente del resultado”, especialmente en los países de renta media y baja donde la digitalización es inexistente por lo que no hay trazabilidad ni registro digital de los resultado, por lo que se desconoce el número de pacientes con y sin la enfermedad.
“Nosotros hemos desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial que permite la lectura automática del test”, informa la investigadora. Así, disponiendo de un teléfono móvil se puede utilizar en cualquier parte del mundo sin necesidad de tener conexión a internet. Adicionalmente, el sistema está asociado a una plataforma en la nube que permite guardar el resultado en cuanto haya conexión y se puede adaptar a cualquier otro sistema de información que esté en funcionamiento.
La prueba se realiza en una muestra de sangre a la que se le ha realizado un sencillo pretatamiento con los reactivos incluidos en el kit y se lee a los 15 minutos”. Como ha explicado Alastruey, “nuestro algoritmo analiza, mediante una App, una foto capturada con un móvil que tenga una cámara con al menos 12 megapíxeles (casi todos los que hay actualmente en el mercado) e interpreta el resultado como positivo, negativo o inválido tras realizar una nueva fotografía de la tira de cromatografía”.
“Nosotros hemos desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial que permite la lectura automática del test”
Las ventajas que esta prueba presenta frente a los métodos antiguos son “numerosas”. Entre ellas, Alastruey ha destacado el mínimo entrenamiento del personal que realiza la prueba, objetividad de la lectura, máxima reproducibilidad, recogida automática de los resultados en la nube... “La ventaja principal es la lectura objetiva de una prueba que hace que un paciente reciba un tratamiento que le salve la vida. Pero además, como hemos comentado, sirve para tener un mejor registro de los resultados de laboratorio y para informar de los casos diagnosticados a las autoridades competentes si fuera necesario, pues, a raíz del COVID hemos visto lo difícil que resulta en muchas ocasiones”.
En cuanto a su aplicación en países menos desarrollados, la experta aclara que, precisamente, está diseñado para países con pocos recursos. Se ha llevado a cabo con un proyecto financiado por la fundación GAFFI (Global Action for Fungal Infections), “la única ONG que se dedica a luchar contra la infección fúngica a nivel global, en colaboración con una ONG de Guatemala con la que trabajamos desde hace años y que está dedicada al paciente que vive con el VIH”. Y es que, una de las principales barreras en estos países es la falta de profesionales formados para diagnosticar y manejar la infección fúngica, con lo que esta herramienta va a permitir disminuir el personal entrenado para interpretar la prueba. “No es necesaria ninguna formación, es tan intuitiva como tomar una foto con tu teléfono, y el resultado es automático”.
“No es necesaria ninguna formación, es tan intuitiva como tomar una foto con tu teléfono, y el resultado es automático”
“Queríamos que los países con menos recursos dispusieran de tecnología para contrarrestar la falta de personal formado”, así como la obtención de herramientas que les ayuden a conocer la carga de enfermedad y poder aplicar sistemas de salud con el mejor aprovechamiento de los limitados recursos disponibles.
La infección fúngica es una gran desconocida y, prácticamente, no existen datos fiables de la carga de enfermedad de estas infecciones, por lo que permanecen olvidadas a pesar de estar asociadas a una elevada mortalidad.
En este sentido, la OMS ha publicado recientemente la primera Lista de Patógenos Fúngicos Prioritarios, “en la que he tenido el honor y responsabilidad de liderar al grupo de expertos técnicos”, destaca Alastruey. La falta de información fiable sobre el número de infecciones de muchos de los patógenos fúngicos recogidos en la lista ha sido uno de los problemas clave que han dificultado la definición de las prioridades para salud pública y de I+D. Esta forma de recogida de datos permitiría conocer los casos en tiempo real y hacer cálculos estadísticos que conllevaría a un análisis real de la epidemiología de estas infecciones.
La inteligencia artificial tiene un gran papel en la medicina, ya que aporta múltiples aplicaciones. “En el campo de las enfermedades infecciosas ya se están viendo resultados, especialmente aquellos relacionados con el diagnóstico por imagen, el seguimiento de los pacientes y el análisis de factores de riesgo. Nuestro siguiente paso intentará su aplicación al diagnóstico de otras enfermedades fúngicas con el desarrollo de un paquete de diagnóstico a la cabecera del paciente que abarque desde el diagnóstico de VIH, su estadío y la presencia o ausencia de las principales infecciones oportunistas con el principal objetivo de disminuir la mortalidad y la morbilidad de esta pandemia que sigue asolando a los más desfavorecidos” concluye la experta.