{"id":752382,"date":"2026-09-07T10:59:19","date_gmt":"2026-09-07T10:59:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/752382\/"},"modified":"2026-09-07T10:59:19","modified_gmt":"2026-09-07T10:59:19","slug":"una-inteligencia-artificial-detecta-en-tiempo-real-la-enfermedad-de-chagas-desde-un-telefono-movil","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/752382\/","title":{"rendered":"Una inteligencia artificial detecta en tiempo real la enfermedad de Chagas desde un tel\u00e9fono m\u00f3vil"},"content":{"rendered":"

Un equipo internacional de investigadores ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar y contar en tiempo real el par\u00e1sito que causa la enfermedad de Chagas<\/strong> utilizando un tel\u00e9fono m\u00f3vil conectado a un microscopio convencional. El proyecto cuenta con participaci\u00f3n del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII)<\/a>, la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid (UPM), SpotLab, la Universidad Mayor de San Sim\u00f3n de Bolivia, el CIBER-ISCIII y la Fundaci\u00f3n Mundo Sano.<\/p>\n

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La enfermedad de Chagas<\/a>, tambi\u00e9n conocida como tripanosomiasis americana, est\u00e1 causada por el par\u00e1sito Trypanosoma cruzi y afecta a unos 8 millones de personas<\/strong> en todo el mundo. End\u00e9mica en 21 pa\u00edses de Am\u00e9rica Latina, provoca m\u00e1s de 10.000 muertes cada a\u00f1o y deja a m\u00e1s de 100 millones de personas en riesgo de infecci\u00f3n. Su transmisi\u00f3n se produce principalmente a trav\u00e9s de las heces de las chinches triatominas o vinchucas, aunque tambi\u00e9n puede producirse mediante alimentos contaminados, de madre a hijo o a trav\u00e9s de transfusiones.<\/p>\n

En la fase aguda de la enfermedad, cuando existe una elevada presencia de par\u00e1sitos en la sangre, el diagn\u00f3stico puede realizarse mediante la observaci\u00f3n microsc\u00f3pica de muestras sangu\u00edneas<\/strong> y, en determinadas situaciones, de l\u00edquido cefalorraqu\u00eddeo. Sin embargo, este procedimiento requiere personal con experiencia, una limitaci\u00f3n especialmente relevante en zonas con recursos sanitarios reducidos.<\/p>\n

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\u201cEste examen requiere de personal especializado y mayor tiempo para el reconocimiento de estos par\u00e1sitos<\/strong>\u201d, explica la doctora Mary Cruz Torrico<\/strong>, de la Universidad Mayor de San Sim\u00f3n, en Cochabamba (Bolivia). Seg\u00fan se\u00f1ala, en algunos centros sanitarios existe un \u00fanico profesional de laboratorio, con escasa o nula experiencia, lo que \u201cimposibilita realizar un control cruzado para la identificaci\u00f3n del par\u00e1sito y confirmar el resultado, lo cual dificulta el diagn\u00f3stico\u201d.<\/p>\n

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La inteligencia artificial procesa las\u00a0im\u00e1genes directamente en el dispositivo, sin necesidad de conexi\u00f3n a internet ni de equipamiento especializado<\/p>\n

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Para hacer frente a estas dificultades, el equipo ha creado un sistema port\u00e1til que combina un tel\u00e9fono m\u00f3vil, un microscopio \u00f3ptico convencional y un adaptador fabricado mediante impresi\u00f3n 3D<\/strong>. La c\u00e1mara del m\u00f3vil captura las im\u00e1genes a trav\u00e9s del ocular del microscopio, mientras que los modelos de IA procesan las im\u00e1genes directamente en el dispositivo, sin necesidad de conexi\u00f3n a internet ni de equipamiento especializado.<\/p>\n

Los resultados de la investigaci\u00f3n, publicados en la revista cient\u00edfica ‘PLOS Neglected Tropical Diseases’, muestran el potencial de esta tecnolog\u00eda para facilitar el diagn\u00f3stico en entornos con pocos recursos. Para entrenar y validar los modelos se utilizaron muestras humanas de sangre y l\u00edquido cefalorraqu\u00eddeo procedentes de Bolivia<\/strong>, adem\u00e1s de muestras obtenidas de modelos animales.<\/p>\n

UNA PRECISI\u00d3N DE M\u00c1S DE UN 80%<\/p>\n

El modelo principal alcanz\u00f3 una precisi\u00f3n cercana al 86% en muestras humanas<\/strong> y fue capaz de analizar cada imagen en aproximadamente 350 milisegundos. Adem\u00e1s, durante una prueba piloto de laboratorio en la que una persona examinaba las muestras mediante el tel\u00e9fono m\u00f3vil, el sistema detect\u00f3 m\u00e1s del 96% de los par\u00e1sitos presentes<\/strong>, un nivel de sensibilidad que, seg\u00fan los investigadores, puede resultar especialmente \u00fatil como herramienta de cribado. En todo momento, la revisi\u00f3n final de las detecciones corresponde al especialista.<\/p>\n

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\u00abLa combinaci\u00f3n de conocimientos de parasitolog\u00eda, microscop\u00eda, ingenier\u00eda e inteligencia artificial ha permitido reinventar el uso de una herramienta tan cl\u00e1sica como el microscopio\u00bb<\/p>\n

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\u201cLo que hace unos a\u00f1os pod\u00eda parecer ciencia ficci\u00f3n hoy empieza a ser una realidad<\/strong>\u201d, se\u00f1ala la doctora Mar\u00eda Flores-Chavez, investigadora principal del proyecto en el ISCIII. La experta destaca que la combinaci\u00f3n de conocimientos de parasitolog\u00eda, microscop\u00eda, ingenier\u00eda e inteligencia artificial ha permitido \u201creinventar el uso de una herramienta tan cl\u00e1sica como el microscopio\u201d.<\/p>\n

Por su parte, la doctora Lin Lin, investigadora principal del proyecto por parte de SpotLab, subraya que el an\u00e1lisis se realiza \u201cdirectamente en un tel\u00e9fono m\u00f3vil conectado a un microscopio convencional, sin necesidad de conexi\u00f3n a internet ni de equipamiento costoso<\/strong>\u201d. A su juicio, esta caracter\u00edstica permite acercar el diagn\u00f3stico a \u201centornos con recursos limitados\u201d y facilitar su acceso en distintas partes del mundo.<\/p>\n

La doctora Mar\u00eda Jes\u00fas Ledesma, investigadora principal del proyecto por parte de la UPM, destaca adem\u00e1s que la tecnolog\u00eda tiene \u201cun enorme potencial para mejorar el diagn\u00f3stico y el seguimiento de la enfermedad de Chagas<\/strong>\u201d. El sistema presenta un dise\u00f1o modular que podr\u00eda adaptarse a la identificaci\u00f3n de otros par\u00e1sitos y enfermedades, abriendo la puerta a una soluci\u00f3n escalable frente a distintas enfermedades tropicales desatendidas. Los modelos de IA desarrollados en el estudio han sido puestos a disposici\u00f3n abierta de la comunidad cient\u00edfica<\/strong>, que puede descargarlos y probarlos, mientras los investigadores trabajan en el siguiente reto: trasladar esta tecnolog\u00eda del laboratorio a las condiciones reales de los lugares donde m\u00e1s se necesita.<\/p>\n

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