Hacia la validación de una app de la OMS con IA para detectar enfermedades de la piel

El Journal of Medical Internet Research, revista referente en la investigación en salud digital, ha publicado los resultados de la primera fase del estudio de validación de la aplicación móvil Skin NTDs, que quiere contribuir en el control de las enfermedades tropicales desatendidas y algunas enfermedades comunes de la piel que afectan especialmente países con rentas per cápita bajas. El estudio está liderado por la investigadora principal del eHealth Lab de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) Carme Carrion, subdirectora de investigación de los Estudios de Ciencias de la Salud, y la también investigadora de la UOC Mireia Cano, gestora de proyectos en la Dirección de Estrategia Asistencial y de Innovación del Hospital Germans Trias i Pujol.

El proyecto de validación se inició en 2021 por encargo de la Organización Mundial de la Salud (OMS), propietaria de la aplicación, que desarrolla la empresa catalana Universal Doctor. Los resultados de la primera fase muestran la buena acogida entre los profesionales que han participado en el proyecto en Ghana y en Kenia. La segunda fase del estudio ha arrancado este mes de abril con un trabajo de campo en Kenia para validar la inclusión de elementos de inteligencia artificial (IA) que se han integrado en una nueva versión beta de la aplicación.

El artículo pone de manifiesto los "buenos resultados en cuanto a la usabilidad", destaca Mireia Cano. Estos resultados, de acuerdo con los parámetros de la escala que usaron las investigadoras para evaluar la herramienta, "son independientes al país, a la experiencia de la persona en dermatología y al manejo de las enfermedades". Así mismo, según continúa Cano, se ha observado que la buena valoración "no depende de la edad ni tampoco del nivel de conocimiento tecnológico de los participantes". Para la investigadora de la UOC, "esto es muy importante, porque el hecho de que no haya diferencia entre los dos países —que tienen similitudes, pero también diferencias— puede reforzar la hipótesis de que no habría que personalizar la aplicación para cada país; esto la hace más escalable, solo se trataría de traducirla a la lengua de cada país", subraya Cano.

Medio centenar de profesionales sobre el terreno

La primera parte del estudio ha contado con la participación de medio centenar de profesionales sobre el terreno en Ghana y Kenia. La aplicación busca ayudar a los profesionales sanitarios para mejorar su conocimiento de 12 enfermedades tropicales desatendidas y 24 enfermedades comunes de la piel, tanto en cuanto al diagnóstico como al tratamiento. El hecho de que el proyecto se iniciara en la pandemia limitó el contacto con los participantes en el terreno, por eso ahora el trabajo de campo con los profesionales de la salud de Kenia permitirá trabajar más estrechamente y continuar con la evaluación de las novedades de la aplicación basadas en IA, que tiene que facilitar la identificación de las enfermedades a partir de dos algoritmos que trabajan en base a fotografías.

Validar y mejorar los algoritmos basados en fotografías

Esta nueva fase del proyecto tiene por objetivo comprobar "hasta qué punto la aplicación permite identificar un conjunto de enfermedades de forma precisa o no", explica Carme Carrion. Las dos expertas darán unos primeros seminarios para explicar el proyecto y cómo usar la herramienta. Durante dos meses, los profesionales que participen en el proyecto, cuando se encuentren con personas afectadas por una enfermedad de la piel, harán su diagnóstico y, en paralelo, le pedirán a la aplicación "cuál es su opinión". El resultado lo enviarán a una plataforma de la OMS, en la cual dos dermatólogos, provenientes de Túnez y Kenia, sin saber el resultado que muestra la IA, harán su propio diagnóstico, y después se comparará con el de los algoritmos. Así se podrá determinar si es suficientemente preciso. "Hasta ahora la aplicación, que está concebida en todos los casos como una herramienta formativa para los profesionales y no como un dispositivo médico de diagnóstico, tenía un algoritmo lógico que utilizaba una lista de signos y síntomas; con la IA se espera que los resultados permitan conseguir una información adicional basada en la lesión de cada paciente", señala Carrion.

Trabajar en la mejora del diagnóstico de estas enfermedades, según destaca Carrion, es muy relevante en países de renta mediana y baja; por eso es importante disponer "de herramientas digitales para personas que no son especialistas en dermatología en zonas rurales", el contexto habitual en la mayoría de estos países. La OMS, explica Carrion, "apuesta fuerte por la salud móvil como una forma de mejorar el acceso al sistema de salud". La segunda fase del estudio busca conseguir entre 250 y 500 casos sobre el terreno, con fotografías que se utilizarán para evaluar los algoritmos de IA y saber qué piensa el personal de salud que lo utilizará.

Esta investigación de la UOC favorece los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) 3, de salud y bienestar, 10, de reducción de las desigualdades, y 17, de alianza para conseguir los objetivos. 

Artículo de referencia:

Cano M, Ruiz-Postigo YA, Macharia P, Ampem Amoako Y, Odame Phillips R, Kinyeru E, Carrion C. Evaluating the World Health Organization’s SkinNTDs App as a Training Tool for Skin Neglected Tropical Diseases in Ghana and Kenia: Cross-Sectional Study.
J Med Internet Res 2024;26:e51628. doi: 10.2196/51628

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