Utilizar la inteligencia artificial para mejorar el control de una de las enfermedades más infecciosas, es lo que hace BacillAI, un teléfono inteligente desarrollado por Cambridge Consultants.
La tuberculosis es la segunda causa de muerte por enfermedad infecciosa en los países en vías de desarrollo.
Su alta tasa de mortalidad se debe a una variedad de factores, incluida la falta de diagnósticos disponibles y asequibles y los resultados no consistentes adquiridos en el seguimiento de los pacientes.
La tuberculosis se controla tomando una muestra de esputo y contando manualmente las células bajo un microscopio.
En países de bajos recursos, esto es muy difícil, ya que hay poco personal cualificado que trabaje en condiciones difíciles.
Los médicos, además, pueden necesitar revisar diez pacientes por día, y para cada paciente se necesita contar cientos de células a través de un microscopio.
Esto conduce a fatiga visual para los médicos y resultados lentos y de baja calidad para los pacientes.
Para poner su grano de arena frente a esta enfermedad, Cambridge Consultants, experta en el desarrollo de soluciones tecnológicas innovadoras, ha desarrollado BacillAI, un teléfono inteligente que utiliza inteligencia artificial (IA) para mejorar el monitoreo del tratamiento de la tuberculosis en países con recursos limitados.
El teléfono captura las imágenes del laboratorio y las analiza utilizando un algoritmo de aprendizaje profundo para identificar, contar y clasificar células de tuberculosis, a fin de determinar el estado de la enfermedad del paciente y el tratamiento adecuado para cada caso.
¿Cómo funciona BacillAI?
Las imágenes de muestra de esputo teñido se analizan utilizando el smartphone y un algoritmo de aprendizaje profundo, específicamente una red neuronal convolucional, para identificar, contar y clasificar células de Tuberculosis, a fin de determinar el estado de la enfermedad del paciente.
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Un sistema automatizado para contar células y clasificar la progresión del tratamiento ofrece una variedad de beneficios, que incluyen una mayor consistencia y rendimiento, y la digitalización automática de resultados.
El desarrollo de BacillAI es un proyecto multidisciplinario que ha requerido un equipo experto para desarrollar un sistema de inteligencia artificial de alto rendimiento que funciona con imágenes poco óptimas o con bajo contraste, y que se pueda implementar en dispositivos con potencia informática limitada.
También se ha tenido que diseñar un sistema de imágenes y soporte para el móvil inteligente, que alinea fácilmente la cámara del smartphone con la óptica del microscopio para transmitir buenas imágenes.
Además, se ha tenido que desarrollar un esputo artificial y cultivar células bacterianas para crear la gran cantidad de portaobjetos necesarios para apoyar el entrenamiento de la IA, y unir el sistema para el usuario con una interfaz de aplicación intuitiva y fácil de usar, con un hardware fácil de ensamblar.
Cambridge Consultants trabaja en la vanguardia de los avances en inteligencia artificial aplicando el aprendizaje profundo en aplicaciones que incluyen la detección de anomalías en redes de telecomunicaciones, carros autónomos, interfaces de usuario sin fricción y diagnóstico y tratamiento médico.
La identificación de células de tuberculosis es particularmente difícil debido a la presencia de otras células de aspecto similar en las muestras de esputo, la variación en la intensidad de las manchas y la variación en el color entre los dispositivos de imágenes.
Estas condiciones hacen que las técnicas tradicionales de visión por computadora definidas por reglas fallen, ya que no pueden dar cuenta de esa amplitud de datos.
El rico y variado conjunto de datos que proporciona BacillAI crea las condiciones ideales para entrenar un sistema de aprendizaje profundo robusto y preciso para la identificación celular.
La doctora Kathleen England, asesora principal de diagnóstico de Tuberculosis de Cambridge Consultants, y anteriormente de Médicos Sin Fronteras, señala que “un sistema que elimina la variabilidad humana en el conteo, reduce el nivel de habilidad, aumenta el rendimiento y comparte información a través de una red es muy beneficioso para el examen de frotis del paciente”.
BacillAI se ha desarrollado utilizando las instalaciones de investigación de aprendizaje profundo especialmente diseñadas por Cambridge Consultants, y en las que se implementó las arquitecturas DGX POD de NVIDIA y ONTAP AI de Netap, que proporcionan almacenamiento flash de alto rendimiento con capacidad para varios petabytes de información.
Fuente: Muy Interesante