Sistema con IA compatible con dispositivos móviles revolucionará diagnóstico de malaria

La malaria sigue siendo una importante carga sanitaria en Malasia, y el Plasmodium knowlesi es ahora la principal causa de casos en humanos. Su rápido ciclo de replicación y sus similitudes con otras especies de malaria dificultan especialmente el diagnóstico oportuno y preciso. En las clínicas rurales, escasean los parasitólogos capacitados y los errores de identificación son frecuentes. Para abordar estas deficiencias, los investigadores han desarrollado un sistema de inteligencia artificial (IA) adaptado a las necesidades locales que mejora la precisión y la rapidez del diagnóstico de la malaria.

El nuevo sistema, llamado MalariaCare+, fue creado por un equipo de la Universidad Malaya (UM, Kuala Lumpur, Malasia) y utiliza un modelo de aprendizaje profundo YOLO mejorado con gráficos para detectar glóbulos rojos infectados, incluso en portaobjetos superpuestos o de baja calidad. MalariaCare+ se está probando en colaboración con la Universidad Malasia Sarawak (UNIMAS, Sarawak, Malasia) y se ha integrado en una aplicación probada con muestras de sangre.

Diseñado para las realidades locales, es compatible con dispositivos móviles y funciona como un asistente de diagnóstico en lugar de sustituir a los profesionales médicos. Los primeros resultados muestran que la IA proporciona al personal sanitario una "segunda mirada experta" fiable, lo que mejora la precisión diagnóstica en condiciones rurales reales. El diseño del sistema, basado en las aportaciones de médicos, técnicos e investigadores de campo, garantiza la capacidad de respuesta ante los retos de la detección de la malaria en Malasia.

Los próximos pasos incluyen la incorporación de un clasificador específico por estadio para identificar las etapas de vida del Plasmodium knowlesi, lo que permitirá tomar decisiones de tratamiento más rápidas. Las actualizaciones planificadas incorporarán análisis en tiempo real, explicaciones visuales de los hallazgos de IA y un seguimiento seguro del historial del paciente, incluso en zonas con baja conectividad. Además del diagnóstico, MalariaCare+ se integrará en la formación en salud pública de la UM y la UNIMAS, dotando a los futuros profesionales sanitarios de conocimientos tanto biológicos como tecnológicos.

“Esto no es IA por el simple hecho de hacerlo. Es inteligencia aplicada; creada con y para quienes luchan contra la malaria sobre el terreno”, dijo la profesora asociada Dra. Khairunnisa Hasikin, líder del proyecto en la Universidad de Malaya. “Entrenamos la IA para que detecte lo que incluso los ojos más perspicaces podrían pasar por alto. No se trata de reemplazar a médicos y clínicos. Se trata de brindarles una segunda mirada experta cuando más la necesitan”.

Enlaces relacionados:
Universidad Malaya
UNIMAS

Visitar la expo >

New

Miembro Oro

Clinical Chemistry Assay

Sorbitol Dehydrogenase (SDH)

Miembro Oro

Quality Control Material

iPLEX Pro Exome QC Panel

New

Repetitive Pipette

VWR® Stepper Pro

New

CMV CLIA Diagnostic

CLIA CMV IgA Screen Group