Inteligencia artificial ayudará a detectar toxoplasmosis congénita en Paraguay

• El Ministerio de Salud informó que el proyecto de investigación para crear el software que permitirá detectar toxoplasmosis congénita fue liderado por la Universidad Americana, con el financiamiento del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT).
• Este gran avance permitiría disminuir el porcentaje de cegueras, baja visión y daños asociados a órganos internos como cerebro e hígados.

La Dra. Olivia Cardozo, oftalmopediatra del hospital pediátrico “Acosta Ñu”, una de las investigadoras, comentó que desde cualquier rincón del país, personal de salud que cuente con entrenamiento y los equipos de diagnóstico asociados al software, podrán detectar toxoplasmosis. Según informó el medio digital hoy.com.py.

Este avance permitiría disminuir el porcentaje de cegueras, baja visión y daños asociados a órganos internos como cerebro e hígados, destacó la cartera sanitaria.

Los daños oculares causados por la toxoplasmosis son detectados por oftalmólogos, mediante la evaluación del Fondo de Ojo.

Sin embargo, el trabajo realizado por los investigadores podría permitir, mediante el uso de la inteligencia artificial, que un profesional en medicina o enfermería, sin importar su especialidad, previamente capacitado, detecte irregularidades oculares y esto le permita realizar una derivación rápida y oportuna de pacientes afectados a los especialistas.

Para hacer esto posible, los ingenieros crearon algoritmos desde la base de datos de imágenes de Fondo de Ojo, captadas a pacientes, durante controles oftalmológicos, en consultorio. Esta actividad no implica riesgos y contó con consentimiento informado.

Las imágenes fueron clasificadas en sanas y en patológicas.

Éstas, a su vez, fueron subclasificadas en lesiones activas e inactivas, dentro del programa diseñado para hacer esa diferenciación. Con ellas, crearon algoritmos que permitieron a la inteligencia artificial hacer las detecciones.

Para realizar estas diferenciaciones, las oftalmólogas debían estudiar cada una de las imágenes e ir marcando las detecciones de irregularidades para que puedan ser introducidas en la base de datos.

Hasta el momento, se trata de un avance, aún en proceso de desarrollo, que podría evitar daños serios, especialmente a los recién nacidos con esta enfermedad (los más afectados). Cardozo menciona que, una vez mejorada la especificidad y sensibilidad, podría mejorar la técnica de diagnóstico en los niños y que esté a disposición.

Esta investigación fue publicada en la revista “Data in Brief”, de la Editorial Elsevier.

Fue presentada por los investigadores: Olivia Cardozo, Verena Ojeda, Rodrigo Parra, Julio Mello, José Luis Vázquez, Miguel García, Federico Divina, Sebastián Grillo, Cynthia Villalba, Jacques Facon, Verónica Castillo, Ingrid Castro y Diego Aquino.