Córdoba, Ver.- Los estados de Veracruz y Oaxaca, según datos de académicos de la Universidad Veracruzana (UV) compiten por el primer lugar con más casos de la llamada enfermedad de Chagas.
La doctora Carolina Barrientos admite que antes el mal de Chagas era exclusivo de la costa, pero ahora los contagios también están presentes en tierra fría y manifiesta que no se le da la importancia que requiere este problema de salud.
¿Qué es la enfermedad de Chagas?
De acuerdo con la Organización Panamericana de la Salud, la enfermedad de Chagas “es una afección parasitaria, sistémica, crónica, transmitida por vectores y causada por el protozoario Trypanosoma cruzi”.
Se considera una enfermedad desatendida que puede provocar graves consecuencias pues las personas infectadas mantienen el parásito en los tejidos durante cinco, diez o hasta veinte años transmitiendo la enfermedad mediante transfusiones sanguíneas o trasplante de órganos.
Con inteligencia artificial detectan la enfermedad de Chagas
Un estudio publicado en la Agencia Iberoamericana para la difusión de la Ciencia y la Tecnología da a conocer que científicos brasileños desarrollaron un algoritmo con capacidad para identificar al protozoo 'Trypanosoma cruzi' en fotos de muestras de sangre obtenidas con cámaras de smartphone.
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Helder Nakaya, inmunólogo brasileño señala que es posible utilizar la inteligencia artificial para detectar el 'Trypanosoma cruzi', el causante de la enfermedad de Chagas, en imágenes de muestras de sangre obtenidas con celulares y analizadas en microscopios ópticos.
Microscopistas capacitados efectuaron esta forma de diagnóstico de la enfermedad de Chagas detectando los parásitos en muestras de sangre. Para ello se necesita un microscopio profesional, que puede acoplarse a una cámara de alta resolución, pero en muchas ocasiones este método se vuelve costoso y difícil acceso para personas de baja ingresos.
Por ello los científicos João Santana Silva, Paola Minoprio y Ricardo Gazzinelli, especialistas en parásitos, ayudaron a “enseñarle” a la máquina a reconocerlos, especialmente al Trypanosoma. También colaboraron los investigadores de la USP Roberto Marcondes César Jr. y Luciano da Fontoura Costa, expertos en aprendizaje automático y procesamiento de imágenes.
Los resultados fueron valores de precisión y sensibilidad considerados altos: se ubicaron en un 87,6 % y un 90,5 % respectivamente.
El grupo de investigadores logró automatizar el análisis de imágenes adquiridas con un dispositivo móvil, obteniendo así una alternativa con miras a achicar costos e incrementar la eficiencia en el empleo del microscopio óptico.
En artículo está disponible en la revista científica PeerJ.
