La visión artificial de la IA podría ayudar a combatir la malaria

Una rama emergente de la inteligencia artificial (IA) está revolucionando numerosos campos al mejorar nuestra capacidad para interpretar señales visuales. Aunque los ordenadores aún están lejos de tener una visión similar a la humana, la capacidad para interpretar señales visuales está transformando diversos sectores. Esta tecnología es fundamental en áreas como la conducción autónoma, la lectura de rayos X y la traducción de señales de tráfico en dispositivos móviles. Hoy en día, la visión artificial también ofrece nuevas perspectivas en la lucha contra la malaria, explica Bill Gates en su blog.

En ese sentido, la malaria, transmitida por mosquitos, sigue siendo una amenaza global, causando más de 600 mil muertes al año. La identificación de especies de mosquitos es importante, ya que diferentes especies pueden propagar diversas enfermedades. Con aproximadamente 3 mil 500 especies de mosquitos, distinguir entre ellas es un desafío, incluso los entomólogos más experimentados necesitan minutos bajo un microscopio para identificar con precisión una especie.

Asimismo, las distintas especies de mosquitos tienen comportamientos y hábitats variados. Algunas se alimentan en interiores, mientras que otras lo hacen al aire libre y, poder identificarlos correctamente es crucial para aplicar las medidas de control adecuadas, como insecticidas específicos o la eliminación de criaderos al aire libre.

Por ello, la visión artificial estuvo aportando soluciones innovadoras en este ámbito. Una herramienta destacada es VectorCam, una aplicación desarrollada por el doctor Soumya Acharya y su equipo de la Universidad Johns Hopkins. VectorCam permite identificar especies de mosquitos con rapidez utilizando un teléfono inteligente y una lente económica. Esta aplicación distingue especies que transmiten malaria y puede identificar el sexo del mosquito, si se alimenta de sangre o desarrolló huevos. Con futuros avances, VectorCam podría ampliar la capacidad para identificar otras enfermedades transmitidas por mosquitos, como el dengue y el zika.

No obstante, en Uganda donde la recolección y el análisis de mosquitos es una tarea monumental, VectorCam demostró tener un gran potencial. Anteriormente, el proceso de identificación era lento y laborioso, dificultando la respuesta rápida a problemas como la resistencia a insecticidas. Con la implementación de VectorCam, los trabajadores de salud locales pueden identificar mosquitos de manera más eficiente, permitiendo ajustes rápidos en las estrategias de control.

Sin embargo, el impacto de VectorCam en Uganda fue crucial. El cambio en el tipo de insecticida, acompañado por la supervisión de VectorCam, permitió una evaluación más precisa de la efectividad de las medidas. La reducción de la población de mosquitos responsables de la malaria demuestra el valor de la tecnología en la lucha contra la enfermedad.

También, VectorCam simplifica la recolección de datos, a diferencia de los métodos tradicionales esta aplicación digitaliza la información de manera instantánea. Otros avances, como la aplicación HumBug, que identifica especies de mosquitos por el sonido de sus alas, promete mejorar la vigilancia de mosquitos. Aunque todavía está en desarrollo, HumBug podría ofrecer un seguimiento continuo y automatizado en el futuro.