Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar y contar en tiempo real el parásito que causa la enfermedad de Chagas utilizando un teléfono móvil conectado a un microscopio convencional. El proyecto cuenta con participación del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), SpotLab, la Universidad Mayor de San Simón de Bolivia, el CIBER-ISCIII y la Fundación Mundo Sano.
La enfermedad de Chagas, también conocida como tripanosomiasis americana, está causada por el parásito Trypanosoma cruzi y afecta a unos 8 millones de personas en todo el mundo. Endémica en 21 países de América Latina, provoca más de 10.000 muertes cada año y deja a más de 100 millones de personas en riesgo de infección. Su transmisión se produce principalmente a través de las heces de las chinches triatominas o vinchucas, aunque también puede producirse mediante alimentos contaminados, de madre a hijo o a través de transfusiones.
En la fase aguda de la enfermedad, cuando existe una elevada presencia de parásitos en la sangre, el diagnóstico puede realizarse mediante la observación microscópica de muestras sanguíneas y, en determinadas situaciones, de líquido cefalorraquídeo. Sin embargo, este procedimiento requiere personal con experiencia, una limitación especialmente relevante en zonas con recursos sanitarios reducidos.
“Este examen requiere de personal especializado y mayor tiempo para el reconocimiento de estos parásitos”, explica la doctora Mary Cruz Torrico, de la Universidad Mayor de San Simón, en Cochabamba (Bolivia). Según señala, en algunos centros sanitarios existe un único profesional de laboratorio, con escasa o nula experiencia, lo que “imposibilita realizar un control cruzado para la identificación del parásito y confirmar el resultado, lo cual dificulta el diagnóstico”.
La inteligencia artificial procesa las imágenes directamente en el dispositivo, sin necesidad de conexión a internet ni de equipamiento especializado
Para hacer frente a estas dificultades, el equipo ha creado un sistema portátil que combina un teléfono móvil, un microscopio óptico convencional y un adaptador fabricado mediante impresión 3D. La cámara del móvil captura las imágenes a través del ocular del microscopio, mientras que los modelos de IA procesan las imágenes directamente en el dispositivo, sin necesidad de conexión a internet ni de equipamiento especializado.
Los resultados de la investigación, publicados en la revista científica ‘PLOS Neglected Tropical Diseases’, muestran el potencial de esta tecnología para facilitar el diagnóstico en entornos con pocos recursos. Para entrenar y validar los modelos se utilizaron muestras humanas de sangre y líquido cefalorraquídeo procedentes de Bolivia, además de muestras obtenidas de modelos animales.
UNA PRECISIÓN DE MÁS DE UN 80%
El modelo principal alcanzó una precisión cercana al 86% en muestras humanas y fue capaz de analizar cada imagen en aproximadamente 350 milisegundos. Además, durante una prueba piloto de laboratorio en la que una persona examinaba las muestras mediante el teléfono móvil, el sistema detectó más del 96% de los parásitos presentes, un nivel de sensibilidad que, según los investigadores, puede resultar especialmente útil como herramienta de cribado. En todo momento, la revisión final de las detecciones corresponde al especialista.
«La combinación de conocimientos de parasitología, microscopía, ingeniería e inteligencia artificial ha permitido reinventar el uso de una herramienta tan clásica como el microscopio»
“Lo que hace unos años podía parecer ciencia ficción hoy empieza a ser una realidad”, señala la doctora María Flores-Chavez, investigadora principal del proyecto en el ISCIII. La experta destaca que la combinación de conocimientos de parasitología, microscopía, ingeniería e inteligencia artificial ha permitido “reinventar el uso de una herramienta tan clásica como el microscopio”.
Por su parte, la doctora Lin Lin, investigadora principal del proyecto por parte de SpotLab, subraya que el análisis se realiza “directamente en un teléfono móvil conectado a un microscopio convencional, sin necesidad de conexión a internet ni de equipamiento costoso”. A su juicio, esta característica permite acercar el diagnóstico a “entornos con recursos limitados” y facilitar su acceso en distintas partes del mundo.
La doctora María Jesús Ledesma, investigadora principal del proyecto por parte de la UPM, destaca además que la tecnología tiene “un enorme potencial para mejorar el diagnóstico y el seguimiento de la enfermedad de Chagas”. El sistema presenta un diseño modular que podría adaptarse a la identificación de otros parásitos y enfermedades, abriendo la puerta a una solución escalable frente a distintas enfermedades tropicales desatendidas. Los modelos de IA desarrollados en el estudio han sido puestos a disposición abierta de la comunidad científica, que puede descargarlos y probarlos, mientras los investigadores trabajan en el siguiente reto: trasladar esta tecnología del laboratorio a las condiciones reales de los lugares donde más se necesita.
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