Colombianos crean una IA para predecir complicaciones por malaria

EDWIN CAICEDO - REDACCIÓN VIDA @CAICEDOUCROS
Un grupo de investigadores de la Universidad de La Sabana, integrado por Alirio Bastidas-Goyes, Juan León-Ariza, Ángela Guerrero, Mauricio Agudelo, Daniel Botero-Rosas y Eduardo Tuta-Quintero, se dio a la tarea de crear una inteligencia artificial (IA) que facilita el diagnóstico de la malaria. La malaria o paludismo es una enfermedad causada por el parásito conocido Plasmodium, que usualmente es confundida con la fiebre amarilla o el dengue por la forma en que se transmite de vectores a seres humanos. "Los vectores son la conexión, entre el huésped inicial o animal que la porta y el humano. Generalmente son mosquitos. Estos insectos se encargan de llevar la enfermedad de un lado a otro. Entonces, una de las causas por las cuales la enfermedad se confunde es porque se transmite por medio de estos vectores", explica el doctor Luis Felipe Reyes, profesor distinguido en enfermedades infecciosas en la facultad de Medicina de la Universidad de La Sabana. La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que en 2023 se produjeron 263 millones de casos de malaria y 597.000 muertes por esta enfermedad en todo el mundo. Colombia no es ajena a este tipo de casos. En noviembre de 2024 se reveló un aumento de 81 por ciento de los casos de malaria en el país, según las estadísticas presentadas por el Instituto Nacional de Salud, en comparación con los datos que se dieron a conocer para el año anterior. El impacto de la malaria sigue siendo foco de atención en el ámbito científico mundial. De hecho, en junio se reveló el lanzamiento de un medicamento para combatir esta enfermedad llamado Coartem Baby o Riamet Baby en algunos países. El fármaco fue desarrollado en colaboración con la Medicines for Malaria Venture (Proyecto Medicamentos contra la Malaria) (MMV por sus siglas en inglés), una organización sin ánimo de lucro respaldada por los gobiernos británico, suizo y holandés, el Banco Mundial y la Fundación Rockefeller. "La malaria es una de las enfermedades más letales, particularmente entre los niños. Pero con los recursos y el enfoque apropiados es posible eliminarla", precisa Martin Fitchet, director ejecutivo de la MMV. Un diagnóstico temprano El trabajo del grupo de investigación de la Universidad de la Sabana nace con el ánimo de aportar a estrategias para resolver las causas profundas de la malaria. Partiendo, además, del hecho de que la enfermedad suele tener lugar en zonas apartadas y selváticas, donde no siempre los hospitales y puntos de atención en salud están al alcance de la mano. "Nosotros creamos un sistema con IA que analiza variables muy simples, sin necesidad de entrar en alta tecnología y que puede predecir si esa persona se va a complicar, o no", explica Daniel Botero Rosas.Un proceso que a su vez quedó documentado en el paper Aplicación de la inteligencia artificial en la predicción de complicaciones en pacientes con Malaria. Este desarrollo resulta innovador porque se convierte en una herramienta simple que puede operar cualquier persona vinculada al sector de la salud y que permite identificar qué tipo de plasmodium tiene el paciente y determinar si se va a complicar o no. Esto sin necesidad de hacer un examen que se llama ‘la gota gruesa’, que requiere microscopio, laboratorio y un bacteriólogo. "Con esto, no necesitamos el examen y alcanzamos una eficiencia parecida a las que estamos alcanzado con los métodos actuales", agrega Botero. Para llegar a este desarrollo, los expertos identificaron una serie de variables que permiten identificar la presencia de la enfermedad. En ese orden de ideas, aspectos como la presión arterial media, hemoglobina, recuento de leucocitos, recuento de plaquetas, bilirrubina total, dificultad para respirar, vómitos, historial previo de malaria, uso previo de medicamentos para la malaria y fiebre persistente fueron tenidos en cuenta por los expertos para el trabajo de este sistema. "La idea era unir esas dos partes, tanto la viabilidad de la prueba en lugares que no sean de actividad como la representación de los compromisos de los diversos sistemas orgánicos que produce la enfermedad, unir esta información y sacar un resultado que nos diga si existe la probabilidad y en qué porcentaje de que sea grave y se comprometa la vida", señala el doctor Eduardo Tuta Quintero. Cabe recalcar que en algunos casos enfermedades como el dengue y la fiebre amarilla pueden ser confundidas con la malaria, de tal manera que para diferenciar una enfermedad de la otra, la IA tiene un gran protagonismo en ese aspecto, ya que puede ayudar a distinguir y establecer un diagnóstico con mayor precisión. El siguiente paso Con una base de datos compuesta por 412 pacientes colombianos -muestra que con respecto a otros estudios es la más fiel a la realidad del país- se desarrollaron las técnicas de V cross, validación cruzada aleatoria, validación de retención modificada y validación de muestra proporcional de porcentaje con el fin de evaluar el rendimiento de una red neuronal. Este avance podría tener un impacto significativo especialmente en zonas rurales o con recursos limitados, donde los diagnósticos precisos y rápidos pueden marcar la diferencia entre la vida y la muerte. Por ahora se sigue trabajando para afianzar sus posibilidades e interconectarlo con otros espacios dedicados al trabajo en salud. "El modelo aún debe ser validado con datos de otros centros médicos, pero representa un paso importante hacia la integración de la inteligencia artificial en la práctica clínica para enfermedades infecciosas en contextos de alta carga epidemiológica como el colombiano", reafirmó Botero Rosas. Por eso, en lo que sería una segunda fase, el equipo de médicos e ingenieros busca implementar la IA para que las personas vinculadas al sector de la salud puedan, a través de una aplicación (app), ingresar los datos solicitados y definir la probabilidad de que el paciente se complique. Para llegar a esta segunda fase, Botero explica que se requiere la aprobación de uso del modelo en seres humanos e insiste en que tiene que pasar previamente por varios filtros de validación."En este momento tenemos que probarlo en poblaciones externas para ver si continuamos funcionando tan bien como lo hemos hecho en la validación interna, o sea, en los datos que tenemos". Con esta herramienta a la mano, el equipo de investigadores busca hacer su contribución a una tendencia global conocida como medicina personalizada en la que por medio de sistemas de soporte se le brinda al médico una ayuda para la mejor toma de mejores decisiones.