Inteligencia artificial para ayudar a identificar enfermedades de la piel olvidadas
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Un grupo de investigación de la UOC trabaja en la validación de una app de la OMS desarrollada por una empresa catalana para identificar mediante imagen patologías cutáneas en pieles que no son blancas
29 may 2024 . Actualizado a las 13:08 h.Lepra, úlcera de Buruli, leishmaniasis, pian, sarna... son algunas de las patologías que están en la lista de enfermedades tropicales olvidadas de la piel. O más bien, de poblaciones olvidadas, de pocos recursos y de piel negra. Para combatir 12 enfermedades tropicales desatendidas y 24 enfermedades comunes de la piel, la OMS trabaja en una aplicación para ayudar a la toma de decisiones clínicas, Skin NTDs App, que en su tercera versión funcionaba como una guía de capacitación para el personal, fundamentalmente de atención primaria, y a la que posteriormente introdujeron dos algoritmos de inteligencia artificial entrenados con imagen para avanzar hacia un posible apoyo en el diagnóstico de estas enfermedades.
La app la desarrolla la empresa catalana Universal Doctor y de la validación se encarga el eHealth Lab de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), al frente del cual está la investigadora Carme Carrion. Ese proceso pretende comprobar hasta qué punto coinciden los resultados que arroja el algoritmo a la hora de identificar las lesiones de estos problemas cutáneos comparándolos con la opinión de personal médico experto en la materia. La OMS, explica Carrion, «apuesta fuerte por la salud móvil como una forma de mejorar el acceso al sistema de salud». La segunda fase del estudio busca conseguir entre 250 y 500 casos sobre el terreno, con fotografías que se utilizarán para evaluar los algoritmos de IA y saber qué piensa el personal de salud que lo utilizará.
La OMS ha pedido al equipo validador que compruebe no solo la calidad, la usabilidad y la fiabilidad de la aplicación, sino también su utilización en la rutina diaria de los profesionales y así comprobar qué les aporta, así como validar el diagnóstico que ofrece la inteligencia artificial respecto al que darían dermatólogos especializados en el manejo de estas enfermedades. Aunque de momento no se trata de una herramienta diagnóstica, sino de apoyo en la toma de decisiones clínicas, sí que podría en el futuro escalarse.
«Imagina que en la ciudad de Barcelona hubiera dos dermatólogos». Es una imagen que ilustra la ratio entre profesionales y pacientes que existe en Kenia, país que participa en el proceso de validación. Los profesionales de atención primaria carecen de formación específica en dermatología y esta app podría funcionar como una herramienta de apoyo en su práctica clínica diaria por lo que «diagnósticos y manejos de enfermedades que ni habrían pensado» pueden surgir gracias a la inteligencia artificial.
El estudio de validación ya ha comenzado en Kenia y tras un seminario de formación, el personal médico y de enfermería de atención primaria, fotografían las lesiones con las que llegan los pacientes, que envían a la aplicación. La aplicación les devuelve un resultado con una orientación del tipo de enfermedad que puede sufrir el paciente.
Al mismo tiempo, la imagen se sube a una plataforma externa a la que se conectan dos dermatólogos expertos en este tipo de enfermedades: una dermatóloga de Kenia y un profesional de Túnez que ha desarrollado las guías de manejo de la OMS de las enfermedades olvidadas de la piel. Ambos médicos dan su diagnóstico a partir de la imagen y se trata de comprobar el grado de concordancia entre la opinión de los profesionales sanitarios (si no hay acuerdo se podría recurrir a un tercero) y compararlo con el resultado de la inteligencia artificial.
El algoritmo utilizado ha sido entrenado a partir de un número de imágenes con las lesiones de este grupo de enfermedades olvidadas de la piel. Y ese es uno de los retos en el desarrollo y el proceso de validación de la app, explica Carme Carrion: no hay disponibles tantas fotografías de lesiones en pieles que no son blancas. «Normalmente, estas aplicaciones son en gente blanca y ahí es mucho más fácil tener imágenes», explica.
Hasta ahora la aplicación, que está concebida en todos los casos como una herramienta formativa para los profesionales y no como un dispositivo médico de diagnóstico, tenía un algoritmo lógico que utilizaba una lista de signos y síntomas. Con la IA se espera que los resultados permitan conseguir una información adicional basada en la lesión de cada paciente.
En el 2021 se puso en marcha en Kenia y Ghana la primera fase del estudio de validación, en el que participaron medio centenar de profesionales sobre el terreno. La pandemia dificultó el trabajo de campo y limitó el contacto, con lo que esta segunda fase del estudio permite trabajar más estrechamente y continuar con la evaluación de las novedades
Los primeros resultados del proceso de validación se han publicado en el Journal of Medical Internet Research. Mireia Cano, gestora de proyectos en la Dirección de Estrategia Asistencial y de Innovación del Hospital Germans Trias i Pujol e investigadora de la UOC explica que los buenos resultados de usabilidad son independientes del país de la experiencia de la persona en dermatología y del manejo de las enfermedades y en ella tampoco influyen ni la la edad ni tampoco del nivel de conocimiento tecnológico de los participantes.
Es decir, los resultados apuntarían en la dirección de que no habría que personalizar la aplicación para cada país, simplemente traducirla al idioma correspondiente, lo que la convierte en mucho más escalable. Es más, tiene utilidad en países tropicales, pero también en Europa porque, recuerda Carme Carrion, también hay población con pieles no blancas «y es un reto para los médicos, porque no es lo mismo una lesión cutánea en una piel blanca que en una piel oscura y si no estás acostumbrado hacer un diagnóstico puede no ser fácil».
Además, se está desarrollando una tesis en Camerún no tanto sobre Skin NTDs App en sí, sino sobre cómo se da a conocer esta herramienta a los profesionales de la zona y cómo la utilizan, para diseñar la mejor estrategia de comunicación para la aplicación y para que los profesionales implicados sepan utilizarla.
«Esta aplicación proporcionará rápidamente a los profesionales sanitarios información práctica sobre una enfermedad concreta, que abarcará sus características clínicas, protocolos de tratamiento y prevalencia geográfica», explicó el José Postigo,médico del Programa Mundial de Enfermedades Tropicales Desatendidas de la OMS, ya que permite, a través de un menú interactivo, ayuda al personal sanitario a identificar las afecciones cutáneas más comunes.
La aplicación de la OMS para las enfermedades tropicales desatendidas cutáneas representa un importante paso adelante en la lucha contra las patologías olvidadas que afectan a la piel. Al proporcionar a los trabajadores sanitarios una herramienta sólida y accesible, «el objetivo es mejorar la detección precoz, agilizar el tratamiento y, en última instancia, mejorar la vida de las personas afectadas por estas enfermedades», aclaraban desde la OMS a través de un comunicado.
Las enfermedades tropicales desatendidas cutáneas no suelen notificarse o no se incluyen en los sistemas de vigilancia rutinarios, lo que dificulta su detección y seguimiento, aclara la Organización Mundial de la Salud, que apuesta por un enfoque integrado en su programa para reducir la incidencia de estas patologías, que suelen ser coendémicas en muchos países, distritos y comunidades y que además pueden compartir sintomatología y métodos de detección. Es decir, es posible detectar leishmaniasis dérmica durante las campañas de detección de casos de lepra, y viceversa.
Entre los factores que la OMS cita a la hora de favorecer el éxito del programa de detección de las enfermedades tropicales cutáneas olvidadas está su integración en el sistema de atención primaria y la colaboración con otros programas de salud pública para ampliar los servicios, así como la orientación técnica sencilla a través de herramientas como manuales sobre las enfermedades tropicales desatendidas cutáneas, cursos en línea y herramientas integradas de recopilación y análisis de datos donde tienen incidencia así como el uso de aplicaciones móviles como Skin NTDs.