Proyecto

Retos a resolver

● Infradiagnóstico - El control de las epidemias es imposible si no se diagnostica en la mayoría de la población afectada. El infradiagnóstico implica que la enfermedad sigue extendiéndose, probablemente fuera de control. Muchas enfermedades, como la tuberculosis o la malaria, sufren un importante infradiagnóstico.
● Lentitud en el diagnóstico - Un diagnóstico rápido evita o minimiza la transmisión de enfermedades. En el caso de la malaria, un diagnóstico temprano evita la infección de los mosquitos que actúan como vectores del parásito. El difícil acceso a los sistemas de diagnóstico en muchos entornos es la causa de la lentitud de los diagnósticos y del infradiagnóstico.
● Limitaciones de las pruebas rápidas (RDT) - Las pruebas rápidas se proponen como una herramienta para resolver los problemas anteriores. Su precio y disponibilidad son un obstáculo para su uso generalizado. Además, no pueden determinar el grado de parasitemia. En la actualidad, enfermedades como la malaria se diagnostican sobre todo por microscopía, que sigue siendo la técnica de diagnóstico de referencia.
● Las dificultades de la microscopía - El diagnóstico por microscopía es exigente y requiere un tiempo y un esfuerzo considerables. Es difícil garantizar un diagnóstico de calidad, especialmente en los casos en que la parasitemia es baja.

Objetivos

El objetivo general del proyecto es contribuir, por un lado, a facilitar el diagnóstico de la malaria y de parásitos sanguíneos como la enfermedad de Chagas y, por otro, desarrollar un sistema de diagnóstico eficaz, asequible y de calidad.
El proyecto se centra en desarrollar un sistema de diagnóstico de parásitos que reduzca el infradiagnóstico, así como el esfuerzo y el tiempo necesarios para realizar un diagnóstico de calidad, todo ello a un coste muy bajo y siguiendo los protocolos oficiales de las instituciones responsables de la sanidad en cada país. Como resultado del trabajo, también se alcanzan los objetivos que van más allá de los fines del proyecto, como la creación de una base de datos de imágenes etiquetadas y el desarrollo de un sistema de bajo coste para la obtención de imágenes de microscopía. En la siguiente figura se describe a grandes rasgos el método propuesto en este proyecto:

Metodología

A continuación detallamos la metodología y el plan de trabajo del proyecto. Las tareas del proyecto se han dividido en un conjunto de paquetes de trabajo que contribuyen a cada uno de los componentes de la siguiente arquitectura del sistema:

Las tareas consisten en la digitalización de las muestras de malaria, el desarrollo de una herramienta de anotación de imágenes y el posterior etiquetado de las muestras con ella. Para el control del microscopio y la adquisición de imágenes se utiliza un sistema de control automático del microscopio mediante Arduino. Este sistema está en constante desarrollo y mejora.

Se utiliza la implementación de una app que permite capturar las imágenes del microscopio desde el teléfono. También se integra un modelo predictivo de la calidad de la muestra en el teléfono.

El siguiente paso es el desarrollo y prueba del modelo de predicción de la calidad de la muestra de la infección por malaria. Se va a tratar la encapsulación de los modelos predictivos para las aplicaciones (teléfono, GLI-Software, etc.) así como el desarrollo de un protocolo para actualizar automáticamente los modelos predictivos en los dispositivos. Además, se va a crear una extensión para que GLI-Software sea capaz de almacenar imágenes de muestra de los pacientes, así como una implementación del protocolo de comunicación de GLI-Software (aplicación móvil) y del protocolo de intercambio de datos con el repositorio global. También se creará otra extensión para incorporar modelos predictivos y utilizarlos en el diagnóstico.

Finalmente, para el control de calidad del análisis de imágenes y el diagnóstico, se realizará una validación y refinamiento de las etiquetas y predicciones, así como la comparación con otros métodos de diagnóstico.

Actividades en curso

● Crear una base de datos de imágenes de microscopía con los parásitos identificados y etiquetados.
● Desarrollar sistemas basados en herramientas de inteligencia artificial para la identificación de parásitos en nuevas muestras.
● Optimizar el sistema de control automático del microscopio mediante un ordenador Arduino controlado por un teléfono móvil que captura imágenes.
● Desarrollar sistemas de diagnóstico, aprovechando los sistemas conseguidos en el primer objetivo de esta lista utilizando un ordenador o en su defecto un teléfono móvil.
● Recoger imágenes y los diagnósticos automáticos resultantes para poder revisar la calidad del diagnóstico y mejorar los modelos de inteligencia artificial.
● Elaborar el material didáctico para los programas de formación técnica de los microscopistas. Diseñar programas de formación.
● Diseñar campañas de actuación para acercar a la población a las unidades de diagnóstico.
● Realizar pruebas piloto en laboratorios en el contexto del programa GLI de la Fundación Probitas.
● Compartir la información sobre el trabajo de diagnóstico con las autoridades sanitarias, entidades internacionales y las instituciones colaboradoras, garantizando en todo momento la protección de datos y el cumplimiento de la legislación pertinente.