Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han confirmado los buenos resultados de una iniciativa en la que jugadores de todo el mundo cuentan en un minuto el número de parásitos en muestras de sangre digitalizadas. 22 voluntarios sin experiencia o 13 entrenados permiten obtener un recuento tan preciso como el de un microscopista.
La malaria es una de las amenazas más graves para la salud global, responsable de un millón de muertes y 200 millones de casos al año. Ahora, una investigación pionera ha permitido comprobar la viabilidad del telediagnóstico de imágenes de malaria por técnicas de crowdsourcing.
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.
Este nuevo trabajo acaba de ser publicado en la revista científica de más impacto en el campo de la informática médica, el Journal of Medical Internet Research, y ha sido dirigido por Miguel Luengo-Oroz, investigador de la Universidad Politécnica de Madrid-CEI Moncloa, en colaboración con John Frean, experto en malaria del Instituto de Enfermedades Comunicables de Sudáfrica, y Asier Arranz, programador español.
La manera estándar de diagnosticar la malaria consiste en confirmar la presencia y tipo de parásitos y después contar el número en muestras de sangre utilizando un microscopio, una tarea que puede requerir más de 20 minutos de un especialista, el cual puede no estar siempre disponible.
Esta investigación ha replicado la fase del diagnóstico referente al recuento de parásitos mediante el juego online MalariaSpot, en el que los internautas localizan en un minuto parásitos en muestras infectadas.
“La idea fundamental es que, combinando los clics de varios voluntarios no expertos que juegan analizando la misma imagen, podemos obtener un recuento de parásitos de gran precisión”, explica 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".
De esta forma, durante un mes voluntarios anónimos de 95 países diferentes jugaron más de 12.000 partidas al juego online MalariaSpot, lo que dio lugar a una base de datos de 270.000 clics 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 tan preciso como el de un experto microscopista.
Además, los investigadores han definido 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.
Próxima fase del estudio
El 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 en ampliar su red de colaboradores. 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.
Referencia bibliográfica:
Luengo-Oroz MA, Arranz A, Frean J. “Crowdsourcing Malaria Parasite Quantification: An Online Game for Analyzing Images of Infected Thick Blood Smears”. J Med Internet Res 2012;14(6):e167. URL: http://www.jmir.org/2012/6/e167/PMID: 23196001
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