Perú: Con Inteligencia Artificial y TIC detectarán tuberculosis en zonas remotas

Cienciactiva - Concytec

Por Claudia Cisneros Méndez
23 de Noviembre de 2016 a las 12:59
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Perú: Con Inteligencia Artificial y TIC detectarán tuberculosis en zonas remotas


-Sistema de telediagnóstico confirmará tuberculosis y multidrogorresistencia en siete días en vez de los dos a tres meses que demora actualmente.

-En el futuro se podrá diagnosticar también cáncer de cuello uterino, cáncer de piel, autismo entre otras enfermedades.

Cada año se detectan en el Perú más de 26 mil nuevos casos de tuberculosis (TB)  según el Ministerio de Salud. Esta enfermedad infecciosa, que afecta principalmente los pulmones del paciente, se agrava por falta de un diagnóstico temprano o por tratamientos inconclusos, lo que ha propiciado que el Perú sea el país sudamericano con una de las más altas incidencias (proporción de personas que enferman en un sitio y tiempo determinado) de tuberculosis multidrogorresistente o TB-MDR.

La TB-MDR se produce cuando existe resistencia en el organismo a por lo menos los dos medicamentos más poderosos para el tratamiento de esa enfermedad: isoniazida y rifampina.

La prevención y el diagnóstico temprano de la TB-MDR son herramientas cruciales de salud pública. Pero en comunidades alejadas o de bajos recursos suele faltar infraestructura o personal médico especializado capaz de diagnosticar la enfermedad de forma precoz. En ese sentido, las tecnologías de información y comunicación (TIC) abren una serie de posibilidades, que un equipo de científicos peruanos ha decidido aprovechar.

“Buscamos optimizar una plataforma para el telediagnóstico de enfermedades en comunidades remotas de bajos recursos. Estas plataformas usarán las tecnologías de comunicación e información más avanzadas, así como herramientas de inteligencia artificial para el reconocimiento de patrones”, explica el Dr. Mirko Zimic Peralta, de la Universidad Peruana Cayetano Heredia (UPCH), quien lidera el grupo de científicos de esa casa de estudios que ha ganado un financiamiento de s/. 267, 040 soles de Cienciactiva para desarrollar esta investigación.

El telediagnóstico es la capacidad de diagnosticar una enfermedad o sus síntomas mediante la transmisión digital de datos a un sistema web experto, para su análisis e interpretación remota en tiempo real.

“Las tecnologías de información y comunicación permiten 'llevar' el diagnóstico a comunidades apartadas sin necesidad de movilizar médicos especialistas. Esto facilita diagnosticar de manera temprana una serie de enfermedades, reduciendo el número de complicaciones y casos fatales, logrando un ahorro significativo al estado, y mejorando considerablemente la calidad de vida de la población”, detalla Zimic.

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Cada año se detectan en el Perú más de 26 mil nuevos casos de tuberculosis (TB) y es el país sudamericano con una de las más altas incidencias de tuberculosis multidrogorresistente o TB-MDR. Este proyecto ayudará en las zonas más remotas del Ande. Foto: Internet

En el caso de pacientes con tuberculosis, este sistema puede confirmar si la enfermedad es multidrogorresistente tan solo siete días después de la primera muestra de esputo. Sin el examen MODS asistido por telediagnóstico, se tardaría de diez a doce meses saber si un paciente, que ha fracasado a un esquema de tratamiento convencional, tiene este tipo de tuberculosis.

El MODS (Microscopic Observed Drug Susceptibility) es un tipo de examen rápido, desarrollado también por un equipo de la UPCH al cual ellos pertenecen, con el que se inicia el sistema de detección. Consiste en un cultivo líquido y rápido para detectar la TB y su resistencia, a partir de una muestra de esputo, en solo siete días. En comparación, el diagnóstico realizado con cultivo convencional de medio sólido demora tres meses.

El sistema aún tropieza con obstáculos en el Perú, aún cuando Zimic y su equipo han recibido varios premios por desarrollar un prototipo de microscopio invertido digital de bajo costo para apoyar este examen, un lector automático de placas MODS, un algoritmo experto de interpretación de imágenes MODS y un sistema web ad-hoc de telediagnóstico (Primer puesto del Edmunt Optics International Award  2012; Primer puesto de INNOTEC  2011; Medalla Antúnez de Mayolo 2014 y premio Google Awards 2016).

“El limitante de esta prueba es que se necesita un experto para interpretar las imágenes microscópicas y dar un diagnóstico”, indica Zimic. Por eso, su equipo de científicos ha desarrollado un sistema de interpretación remota y más rápida aún de estos datos, mediante la digitalización de las imágenes microscópicas de la prueba del esputo procesada con el sistema MODS, haciendo que se transmita vía internet a un lugar donde se analizará e interpretará de forma segura y en tiempo real, generándose el diagnóstico a distancia.

“El sistema de telediagnóstico facilita la interpretación del MODS de manera remota. Las imágenes microscópicas del MODS son digitalizadas y transmitidas a través de internet a un sitio web donde se analizan e interpretan automáticamente en menos de un minuto, y el resultado es transmitido de vuelta al lugar de origen y hecho público en una base de datos de acceso seguro. Por tanto, no hace falta la presencia de un experto en las localidades remotas donde se realice el MODS”, asevera Zimic.

Esas imágenes microscópicas se procesan mediante algoritmos de reconocimiento, que son procedimientos matemáticos de tratamiento digital de imágenes que identifican y reconocen las colonias de Mycobacterium tuberculosis, la bacteria de la TBC. El algoritmo de reconocimiento se ejecuta remotamente en los servidores del Laboratorio de Bioinformática y Biología Molecular de la Facultad de Ciencias de la UPCH. En el puesto de salud, el único requisito es contar con un sistema de digitalización de imágenes microscópicas y conectividad a Internet. Este sistema ya se ha probado con éxito en el Centro Nacional de Excelencia de Tuberculosis en Trujillo y en el Laboratorio de Tuberculosis de la DIRESA, Callao

Actualmente el equipo del Dr. Zimic trabaja en la digitalización de imágenes MODS y en la conectividad de la página web para poder recibir y transmitir las imágenes, analizarlas e interpretarlas automáticamente por medio de algoritmos expertos. 

“El sistema incluye tecnologías avanzadas de transmisión de información encriptada por Internet y telefonía celular, así como sistemas de comunicación wifi y bluetooth entre los dispositivos de diagnóstico y las estaciones de transmisión de información que llegan a los servidores de telediagnóstico”, añade.

“Cada imagen digital transmitida a través de la web es analizada por el software y, adicionalmente, es analizada de manera aleatoria por tres personas expertas quienes ofrecen un diagnóstico en un tiempo no mayor de 48 horas”, apunta Zimic.

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La TB-MDR se produce cuando existe resistencia en el organismo a los dos medicamentos más poderosos para el tratamiento de esa enfermedad. Foto: Internet. 

En un futuro no muy lejano se espera poder prescindir de la revisión de humanos expertos. Con ese fin y gracias al financiamiento del Google Awards 2016, el equipo del Dr. Zimic está desarrollando un algoritmo de inteligencia artificial (Deep Learing) basado en Redes Neuronales Convolucionantes que permiten a los algoritmos alcanzar niveles de seguridad en el diagnóstico similares o mayores a los del ser humano promedio. Esto permitirá mejorar la interpretación de manera universal, al punto de no requerir personal experto para hacer la revisión en cada laboratorio.  


Además, con financiamiento de CONCYTEC-Ideas Audaces, el Dr. Zimic viene trabajando en el desarrollo de un sistema automático que procese las muestras de esputo previo al cultivo MODS. Normalmente, el procesamiento del esputo previo al cultivo MODS incluye centrifugación que, por bioseguridad, requiere de un ambiente de presión negativa. Con el nuevo sistema no será necesario usar una centrífuga, pudiendo realizarse el MODS en cualquier ambiente de laboratorio microbiológico.


El Dr. Zimic explica con un sencillo ejemplo cómo funciona el circuito de operación: "En un laboratorio remoto, un técnico procesa el esputo y realiza el cultivo MODS. A los 7 días digitaliza las imágenes microscópicas del cultivo con la ayuda de un microscopio invertido y una cámara digital. Se conecta a internet vía web, envía las imágenes y en menos de un minuto recibe el resultado."

La implementación de un sistema integral de telediagnóstico, basado en algoritmos de reconocimiento para diferentes enfermedades, y un sistema vía web que permita un diagnóstico dual humano-software, va a permitir que el diagnóstico de Papanicolau, tuberculosis y otras enfermedades se pueda realizar en los lugares más humildes de manera temprana y oportuna.


Zimic y su equipo buscan optimizar esta plataforma integral de telediagnóstico de tuberculosis y de cáncer de piel y cuello uterino para que en el futuro pueda aplicarse también a otras enfermedades incluyendo autismo.


Así es como en el Perú hacemos ciencia e innovación tecnológica para el desarrollo del país.


Datos de la Investigación
Investigador principal: Dr. Mirko Juan Zimic Peralta
Tipo: Generación de conocimiento / Investigación Postdoctoral
Institución ejecutora: UNIVERSIDAD PERUANA CAYETANO HEREDIA
Financiamiento: s/. 267,040.00 (CIENCIACTIVA)
Duración: 24 meses (inicio: 21.01.2014)
Localización del proyecto: Lima
Monitor del proyecto: Sr. Francisco Martell
Título del proyecto: “Uso de herramientas avanzadas de tics, computación e inteligencia artificial para el desarrollo y optimización de sistemas de tele-diagnostico / telemedicina y plataforma inmuno-informática para el desarrollo de vacunas multi-epitópicas”.
Más información en [email protected]


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