Desenvolupament d’un sistema de diagnòstic automatitzat per la malària i l’esquistosomiasi urogenital utilitzant eines d'intel·ligència artificial i un microscopi robotitzat universal de baix cost

La malària és una de les malalties infeccioses més prevalents a l'Àfrica subsahariana, amb 263 milions de casos reportats a tot el món durant el 2023 segons l'Organització Mundial de la Salut (OMS). L'esquistosomiasi és catalogada per l'OMS com a malaltia tropical desatesa, amb més de 253 milions de persones en risc d'infecció. La microscòpia continua sent la tècnica gold standard pel diagnòstic d’ambdues malalties. No obstant això, es tracta d'un mètode professional dependent amb un alt nivell d’implicació a la rutina diària dels laboratoris. Com a alternativa, s'estan desenvolupant noves tècniques de diagnòstic basades en l'anàlisi d'imatges amb eines d'Intel·ligència Artificial (IA).

La Intel·ligència Artificial és una de les tecnologies en desenvolupament més disruptives durant el segle present, que ha impulsat i millorat els mètodes tradicionals d'anàlisi d'imatges. L'aprenentatge profund i l’ús de xarxes neuronals convolucionals (XNC) per a la detecció d'objectes en imatges i vídeos podria ser una alternativa adequada al diagnòstic convencional per microscòpia. 

Els algoritmes de diagnòstic es van integrar en una aplicació per telèfons intel·ligents i un software de laboratori dissenyat pel seu maneig en ordinador. El sistema és capaç de realitzar un diagnòstic totalment automatitzat mitjançant: l’autoenfocament de la imatge i els moviments en els eixos X-Y del microscopi robotitzat, els models de XNC entrenats per a l'anàlisi d'imatges digitals i el telèfon intel·ligent. El nou prototip és capaç de determinar si una mostra de gota gruixuda tenyida amb Giemsa és positiva/negativa per a la infecció de Plasmodium, i els seus nivells de parasitèmia; detectar la presencia d’ous de S. haematobium i d’eritròcits/leucòcits en imatges de sediments urinaris. Els resultats obtinguts a la validació del Centre Drassanes Vall d’Hebron van demostrar una sensibilitat del 81.25% i una especificitat del 92.11% pel diagnòstic de la malària. D’altra banda, s’ha realitzat una prova de concepte a l’Hospital Nossa Senhora da Paz (Cubal, Angola) pel diagnòstic de la malària, demostrant resultats satisfactoris per a la implementació del sistema en laboratoris amb pocs recursos.