Diagnóstico microscópico de la malaria y esquistosomiasis a través de inteligencia artificial y robotización
Microscopy diagnosis of malaria and other infections using artificial intelligence and robotisation
Carles Rubio Maturana1,2, Allisson Dantas de Oliveira3, Jordi Gómez i Prat4, Elena Sulleiro1,2, Francesc Zarzuela1, Joan Joseph-Munné1, Clara Prats3, Daniel López-Codina3
1Departamento de Microbiología. Centro de Enfermedades Transmisibles y Salud Internacional Drassanes-Vall d’Hebron. Hospital Universitario Vall d’Hebron.Barcelona.
2Departamento de Genética y Microbiología. Universidad Autónoma de Barcelona. Barcelona.
3Grupo de Investigación en Biología Computacional y Sistemas Complejos (BIOCOM-SC). Departamento de Física. Universidad Politécnica de Cataluña. Castelldefels.
4Departamento de Enfermedades Infecciosas, Salud Pública y Comunitaria (eSPIC). Centro de Enfermedades Transmisibles y Salud Internacional Drassanes-Vall d’Hebron. Hospital Universitario Vall d’Hebron. Barcelona.
Daniel López-Codina
E-mail: daniel.lopez-codina@upc.edu
Resultados: Mediante una impresora 3D, un controlador Arduino y motores guiados por este, y con un teléfono móvil se ha diseñado un sistema para convertir cualquier microscopio en un instrumento robotizado. Además, se han entrenado redes neuronales para realizar el diagnóstico de malaria mediante gota gruesa y esquistosomiasis en orina.
Discusión: Es un ejemplo de buena práctica en investigación para el desarrollo humano. Se entrenarán las redes neuronales para el diagnóstico de malaria en gota extendida y otras infecciones de las que disponemos imágenes. El sistema desarrollado permitirá también digitalizar imágenes de muestras correspondientes a otras enfermedades de las que no se disponen imágenes, como la enfermedad de Chagas aguda, que posteriormente se utilizaran para entrenar nuevas redes neuronales. El sistema también se utilizará para formar nuevos microscopistas
o para reforzar las capacidades de las personas ya formadas. El programa de trabajo es fruto de una colaboración entre el Hospital de la Vall d‘Hebron, la Universitat Politècnica de Catalunya i la Fundación Probitas, con la colaboración del Departamento de enfermedades tropicales desatendidas de la OMS.
Results: By using a 3D printer, an Arduino controller, low-cost servo motors, and a smartphone device, a system has been designed to convert any conventional microscope into a robotic instrument. In addition, neural networks have been trained to diagnose malaria using thick blood smears, and schistosomiasis in urine samples.
Discussion: It is an example of affordable practice in research for human development. Neural networks will be trained for the diagnosis of malaria in thin blood smears and other infections of which we have digital images. The developed system will also allow us to digitize images of samples corresponding to other diseases of which images are not available, such as acute Chagas disease, which will subsequently be used to train new neural networks. The system will also be used to train new microscopists or to reinforce the capabilities of people already trained. The work program is the result of a collaboration between the Vall d’Hebron Hospital, the Polytechnic University of Catalonia and the Probitas Foundation, with the collaboration of the Department of Neglected Tropical Diseases of the WHO.
