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Investigadores del University College de Londres y del Africa Health Research Institute han desarrollado una aplicación basada en la inteligencia artificial que puede interpretar las pruebas de flujo lateral para detectar el VIH
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La técnica consiste en tomar una imagen de la prueba con la cámara de un smartphone, y la aplicación puede decir si el resultado es positivo o negativo simplemente analizando la imagen. Dado que estas pruebas pueden ser difíciles de interpretar, la tecnología debería ayudar a mejorar su precisión cuando se despliegan en regiones con pocos recursos.
Cada año se realizan un total de 100 millones de pruebas del VIH. Dada la importancia del tratamiento precoz y el gran número de personas que se someten a las pruebas, la precisión de éstas es muy importante. La tecnología de flujo lateral se está adoptando cada vez más para las pruebas del VIH, especialmente en las zonas más pobres del mundo. Esta tecnología tiene ventajas evidentes en este contexto, como la rapidez de los resultados de las pruebas, la facilidad de uso, la posibilidad de evitar las costosas y engorrosas pruebas de laboratorio, e incluso la posibilidad de autodiagnóstico.
Las pruebas de flujo lateral suelen ofrecer un resultado visual, como un cambio de color. En teoría, esto debería facilitar su interpretación. Sin embargo, los profanos en la materia con discapacidad visual o daltonismo pueden tener dificultades para interpretar la prueba correctamente. Esta última tecnología pretende eliminar algunas de las conjeturas de la interpretación de las pruebas, ya que permite a alguien simplemente tomar una foto de su prueba utilizando un teléfono inteligente. La aplicación, basada en la inteligencia artificial, proporciona rápidamente un resultado.
La tecnología se basa en un algoritmo de aprendizaje automático entrenado con 11.000 imágenes de pruebas de flujo lateral tomadas sobre el terreno. En una prueba reciente, los investigadores compararon la precisión de su aplicación con la de las pruebas leídas a ojo. Sorprendentemente, la aplicación superó a los usuarios de pruebas humanas, demostrando una precisión del 98,9% frente al 92,1% de las evaluaciones humanas.
Resulta emocionante que la tecnología pueda aplicarse a varias enfermedades en las que se utilizan pruebas de flujo lateral, como las de sífilis, tuberculosis, malaria y gripe. "Este estudio es una asociación realmente sólida con el AHRI que demuestra el poder de usar el aprendizaje profundo para clasificar con éxito las imágenes de pruebas rápidas adquiridas en el campo del mundo real, y reducir el número de errores que pueden ocurrir al leer los resultados de las pruebas a ojo", dijo Rachel McKendry, una investigadora involucrada en el estudio, en un anuncio de la UCL. "Esta investigación muestra el impacto positivo que pueden tener las herramientas sanitarias móviles en los países de ingresos bajos y medios, y prepara el camino para un estudio más amplio en el futuro"
