Universidad
Politécnica de Madrid

Clicks contra la malaria

Técnicas de crowdsourcing y juegos online permiten el tele-diagnóstico de imágenes de malaria a través de Internet, según muestra un nuevo estudio de investigadores de la UPM.

03.12.12

La malaria es una de las amenazas más graves para la salud global. Es responsable de un millón de muertes y hay 200 millones de casos al año. Una investigación pionera ha permitido comprobar la viabilidad del tele-diagnóstico de imágenes de malaria por técnicas de crowd-sourcing. Este sistema de inteligencia colectiva se basó en una comunidad de voluntarios digitales que aprendieron a identificar parásitos de malaria en muestras de sangre digitalizadas. 

MalariaEsta investigación acaba de ser publicada en la revista científica de más impacto en el campo de la Informática Médica (Journal of Medical Internet Research), y ha sido dirigida por Miguel Luengo-Oroz del Grupo de Tecnología de Imágenes Biomédicas de la Universidad Politécnica de Madrid - CEI Moncloa en colaboración con el experto en malaria John Frean del Instituto de Enfermedades Comunicables de Sudáfrica y el programador español Asier Arranz.

La manera estándar de diagnosticar la malaria consiste en confirmar la presencia y tipo de parásitos en primer lugar y después contar el número de parásitos en muestras de sangre utilizando un microscopio-, tarea que puede requerir más de 20 minutos de un especialista examinando imágenes, el cual puede no estar siempre disponible. Esta nueva investigación ha replicado la fase del diagnóstico referente al recuento de parásitos mediante el juego on-line MalariaSpot (www.malariaspot.org). En el juego, los internautas localizan parásitos en  muestras de sangre infectadas en un minuto.

“La idea fundamental es que combinando los clicks de varios voluntarios no expertos que juegan analizando la misma imagen, podemos obtener un recuento de parásitos de gran precisión”, explica el Luengo-Oroz. “Se invierten millones de horas al día en todo el mundo jugando a videojuegos, principalmente la gente joven y nativos digitales. Un pequeñísimo porcentaje de este tiempo sería suficiente para diagnosticar todos los casos de malaria en el mundo".

malaria2Durante un mes, voluntarios anónimos de 95 países diferentes jugaron más de 12.000 partidas al juego on-line MalariaSpot que dieron lugar a  una base de datos de 270.000 clicks en imágenes con parásitos. El análisis de estos datos ha revelado que la fusión de los resultados obtenidos por 22 voluntarios sin experiencia previa o 13 voluntarios entrenados durante un minuto permite obtener un recuento  de parásitos perfecto, tan preciso como el de un experto microscopista. Además, los investigadores han descubierto una ecuación matemática que predice la precisión del sistema basándose en el número de voluntarios y su tiempo de entrenamiento. Este modelo matemático tiene especial interés para diseñar futuras aplicaciones.

malaria 3El equipo científico está preparando la siguiente fase de la investigación, que consistirá en un experimento en tiempo real en una clínica rural de una región afectada, así como buscando ampliar su red de colaboradores. El profesor Luengo-Oroz afirma que “si los resultados continúan siendo positivos, podemos imaginar una sistema rápido de diagnosis remota con posibilidades de expansión a escala global. Muestras de sangre digitalizadas serían distribuidas a través de internet - transformando teléfonos móviles en microscopios low-cost”. Los investigadores esperan expandir las aplicaciones de las técnicas de crowdsourcing e inteligencia artificial (lo que han definido como “crowd-computing”) a otros problemas de diagnóstico de imágenes médicas con cantidades masivas de datos para las que no hay suficientes especialistas que puedan realizar el análisis de imagen.

Más información:
“Crowdsourcing Malaria Parasite Quantification: An Online Game for Analyzing Images of Infected Thick Blood Smears”; Luengo-Oroz MA, Arranz A, Frean J
J Med Internet Res 2012;14(6):e167
URL: http://www.jmir.org/2012/6/e167/
PMID: 23196001