AI4PEP
Detección domiciliaria de infecciones respiratorias contagiosas y transmisibles mediante un monitor de tos basado en inteligencia artificial.
Durante la pandemia de COVID-19, el sistema de salud global enfrentó un desafío sin precedentes: una avalancha de casos sospechosos de enfermedades respiratorias, lo que saturó hospitales y servicios médicos. La superposición de síntomas entre diferentes infecciones respiratorias complicaba aún más el diagnóstico, haciendo que los profesionales de la salud tuvieran dificultades para clasificar y tratar rápidamente a los pacientes. En este contexto, surge la urgente necesidad de herramientas innovadoras y accesibles que optimicen el triaje de enfermedades.
SOBRE EL PROYECTO
Nuestra propuesta introduce una solución basada en inteligencia artificial (IA) para el monitoreo de la tos, una tecnología que tiene el potencial de revolucionar la detección de enfermedades respiratorias infecciosas como Tuberculosis, COVID-19, Influenza A y/o B, y VSR. La pregunta clave de nuestra investigación es si estas herramientas de IA, que capturan y analizan patrones de tos en tiempo real, pueden mejorar la precisión y rapidez en la identificación de casos. Creemos firmemente que las herramientas de IA no solo acelerarán la detección de casos, sino que también contribuirán a un inicio más temprano y preciso del tratamiento, disminuyendo la propagación de enfermedades. La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos en fracciones de segundo puede ser la clave para transformar la manera en que manejamos epidemias futuras.
Situación en el Perú
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La tuberculosis (TB) es una enfermedad infecciosas respiratoria causadda por el bacilo Mycobacterium tuberculosis (Mtb). En el año 2022 se estimó un aproximado de 16 mil casos a nivel nacional.
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La enfermedad del Coronavirus (COVID-19) es una infección causada por el SARS-CoV-2, potencialmente mortal, pero prevenible gracias a la vacunación. En la actualidad aún se presentan casos de COVID-19 en el Perú, tal es que en el año 2023, en solo la Red de Salud Lima Centro se detectaron alrededor de 10,000 casos confirmados.
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La influenza, causada por los virus Influenza A y/o B, así como el virus sincital respiratorio (VSR), aumentan su número de casos en invierno y son reportadas en Perú como parte de las infecciones respiratorias agudas (IRA).
Cada una de las infecciones respiratorias mencionadas tienen características similares como la presencia de tos como síntoma y que son infecciones circulantes comunes en Perú, por ello existe una gran importancia de la transmisión de estas enfermedades para alcanzar su control en la población.
A través de nuevas tecnologías basadas en la inteligencia artificial (IA), se puede registrar la tos, analizar su frecuencia y origen, para poder crear y entrenar algoritmos que puedan contribuir a la identificación de los patrones de tos que permitan un diagnóstico temprano de enfermedades. Estos algoritmos están validados en identificar toses humanas y diferenciarlas de otros sonidos externos.
Actualmente, se busca validar la clasificación de sonidos de tos, que ayudaría a distinguir su etiología según la enfermedad o patógeno específicos, por ejemplo, distinguir una tos de un paciente con COVID-19 o de un paciente con tuberculosis.
Objetivos
Analizar el rol del monitoreo de tos basado en inteligencia artificial para la atención de infecciones respiratorias en contactos domiciliarios en un distrito de Lima, Perú.
1.
EXPANDIR
una base de datos de sonidos de tos para desarrollar y entrenar un algoritmo de inteligencia artificial para la clasificación de 5 enfermedades infecciosas respiratorias.
2.
REGISTRAR
sonidos de tos a través de un monitoreo longitudinal analizando cambios en la frecuencia y en el patrón de tos de contactos de alto riesgo para enfermedades infecciosas respiratorias.
3.
EXPLORAR
los pasos iniciales para la implementación de herramientas de inteligencia artificial relacioandas a la salud mediante datos cualitativos recolectados de los usuarios finales y autoridades del sistema de salud peruano.
Duración y Población
El estudio tiene una duración de 4 años.
La población objetivo para desarrollar la Fase I del estudio serán personas que se atienden en los establecimientos de atención primaria del distrito de San Juan de Lurigancho (SJL) y en el Hospital de Huaycán en el distrito de Ate, en Lima, Perú.
La población objetivo para desarrollar la Fase II del estudio serán principalmente los participantes seleccionados en la Fase I del estudio, que incluyen a contactos domiciliarios con diagnóstico de Tuberculosis, COVID-19, Influenza A, Influenza B o VSR, de los establecimientos de salud del distrito de SJL en Lima, Perú.
Procedimientos del estudio
La Fase I, relacionado al Objetivo 1
y Objetivo 2, se recolectará sonidos
de tos de contactos de pacientes con
enfermedades respiratorias como
tuberculosis, COVID-19, influenza A,
influenza B y/o virus sincitial
respiratorio (VSR), los cuales son
patógenos respiratorios circulantes en
Lima, Perú. Además, se evaluará la
precisión diagnóstica de la herramienta
de monitoreo de tos en comparación
con las pruebas de diagnóstico de
referencia para las enfermedades
respiratorias infecciosas en el contexto
nacional. Se consultará a los pacientes
confirmados para las enfermedades
mencionadas, sobre los miembros que residan en el mismo domicilio, quienes serían considerados como contactos, luego se reclutará a los contactos del paciente índice. Se procederá a realizar un registro de tos longitudinal a los contactos, según sea el caso de la enfermedad detectada.
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La Fase II, mediante un componente
cualitativo relacionado al Objetivo 3,
evaluará la factibilidad y aceptabilidad
del uso de una herramienta de
inteligencia artificial para el monitoreo
de tos de manera longitudinal y
transversal, a través de entrevistas
semiestructuradas dirigidas a los
usuarios finales como pacientes,
contactos y proveedores de salud.
Adicionalmente, se analizará la
factibilidad de la implementación de
herramientas de inteligencia artificial
en el contexto del sistema de salud
nacional, mediante entrevistas a
profundidad a autoridades locales o
nacionales de salud.
Instituciones
