Un consorcio formado por nueve instituciones de África y Europa, con participación española y colaboración del Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), ha lanzado la Iniciativa MultiplexAI para desarrollar una herramienta de diagnóstico móvil con inteligencia artificial (IA) capaz de mejorar el diagnóstico de múltiples enfermedades parasitarias.

MultiplexAI es un proyecto de tres años y medio de duración, financiado con más de 5 millones de euros por la Asociación de Ensayos Clínicos entre Europa y los Países en Desarrollo (EDCTP3). Su objetivo es validar y desplegar una plataforma de diagnóstico escalable basada en la inteligencia artificial para enfermedades parasitarias, reforzando la capacidad de diagnóstico local, reduciendo los diagnósticos erróneos y promoviendo la cobertura sanitaria universal. Algunas de las principales enfermedades infecciosas causadas por parásitos son la malaria, la enfermedad de Chagas, la leishmaniasis y la toxoplasmosis, entre otras.

El ISCIII, desde el Centro Nacional de Microbiología (CNM-ISCIII), contribuirá al desarrollo de este proyecto trabajando con muestras biológicas que nutran el entrenamiento de la herramienta de IA, liderando el desarrollo de protocolos para su digitalización y catalogación, y garantizando el control de calidad durante la validación clínica multinacional. "MultiplexAI es una oportunidad única para reforzar la capacidad de diagnóstico con IA de vanguardia, al tiempo que se generan datos de alta calidad a partir de diversos entornos epidemiológicos", explica José Miguel Rubio, director del CNM-ISCIII y uno de los investigadores del proyecto.
 

La aplicación que se desarrollará transformará la microscopía óptica en una herramienta más inteligente y autónoma, llevando el diagnóstico al punto de atención -point of care- y abriendo nuevas posibilidades para una asistencia sanitaria más rápida, precisa y accesible.

La iniciativa cuenta con el apoyo del programa EDCTP3 de la Unión Europea, con socios en Nigeria, Mozambique, Costa de Marfil, Etiopía, Italia y España. El proyecto está coordinado por el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal) y cuenta con la tecnología de SpotLab, una empresa española especializada en inteligencia artificial para el diagnóstico médico y la investigación biofarmacéutica.

Diagnóstico 'point-of-care' rápido y preciso

Las enfermedades parasitarias, como la malaria y las enfermedades tropicales desatendidas (ETD), siguen siendo las principales causas de enfermedad y muerte en los países de ingresos bajos y medios. El diagnóstico sigue dependiendo en gran medida de la microscopía manual: un método laborioso que depende de la disponibilidad y la experiencia de la persona que lleva a cabo el análisis, lo que aumenta el riesgo de posibles retrasos, variabilidad de resultados y diagnósticos erróneos o poco ajustados.

MultiplexAI tiene como objetivo validar clínicamente un sistema que proporcione un diagnóstico rápido, preciso y asequible de los parásitos en el punto de atención, analizando imágenes microscópicas de muestras de sangre para detectar patrones de enfermedad. Se trata de un avanzado modelo de IA basado en la visión artificial que se ejecuta en teléfonos inteligentes conectados a microscopios estándar, capaz de ofrecer resultados en tiempo real.

“El objetivo es consolidar un uso de la IA para transformar millones de microscopios en todo el mundo en una red de dispositivos inteligentes que puedan proporcionar diagnósticos fiables y conocimientos médicos para todos, en cualquier lugar”, explica Miguel Luengo-Oroz, director general de SpotLab: “Se trata de un reto técnico de IA para ayudar a resolver un problema muy relevante”.

Asistencia sanitaria más accesible

MultiplexAI se basa en innovaciones europeas en materia de inteligencia artificial que ya se utilizan en hospitales y centros de investigación de todo el mundo, y las lleva un paso más allá. El proyecto ofrece un modelo de inteligencia artificial capaz de detectar múltiples parásitos a partir de una sola muestra para orientar las decisiones de los profesionales sanitarios. Diseñado para funcionar sin conexión y conectarse a una plataforma de telemedicina cuando hay conectividad disponible, el sistema se adapta a diversos entornos clínicos y se validará mediante estudios clínicos en varios países de África y Europa.

"Con demasiada frecuencia, los lugares que más necesitan diagnósticos fiables son los menos equipados para acceder a ellos", recuerda Gloria Dada Chechet, profesora asociada de la ABU en Nigeria y directora científica del proyecto MultiplexAI: "Buscamos responder a ese reto llevando el análisis de los expertos directamente al punto de atención".

Además de las mejoras técnicas, este proyecto facilitará reducir los diagnósticos erróneos, mejorar los resultados de los pacientes y reforzar los sistemas de salud. El objetivo es garantizar una IA responsable y equitativa, siguiendo los principios éticos de la Organización Mundial de la Salud (OMS) para consolidar un uso fiable, segura y sostenible de la IA. La iniciativa desarrollará un Plan de Acceso Global para guiar un despliegue responsable que garantice el acceso equitativo, especialmente en regiones desatendidas.