- El sistema analiza imágenes microscópicas obtenidas con una técnica ya utilizada habitualmente en los laboratorios.
- Los investigadores plantean emplearlo en el futuro como apoyo para detectar antes casos sospechosos de tricomoniasis.
El Hospital Universitario Príncipe de Asturias y la Universidad de Alcalá participan en el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial capaz de detectar la presencia de Trichomonas vaginalis, el microorganismo responsable de la tricomoniasis, una de las infecciones de transmisión sexual no virales más frecuentes del mundo.
El trabajo ha sido realizado junto al grupo de investigación Computación en Salud y Sistemas Inteligentes de la UAH y publicado en la revista Diagnostics. La herramienta aplica inteligencia artificial a imágenes microscópicas obtenidas mediante tinción de Gram, una técnica ya implantada en los laboratorios, por lo que su uso no requeriría incorporar inicialmente nuevas pruebas ni modificar los circuitos asistenciales.
Para validar el modelo, el Servicio de Microbiología del hospital alcalaíno realizó una prueba independiente con 380 imágenes. El sistema identificó correctamente el 93 % de los casos positivos, unos resultados que abren la posibilidad de utilizar esta tecnología como apoyo al diagnóstico o al cribado de muestras, especialmente para seleccionar casos dudosos que necesiten una evaluación adicional.
El siguiente paso será validar la herramienta mediante estudios prospectivos y en distintos entornos asistenciales antes de plantear su incorporación a la práctica clínica habitual. La tricomoniasis puede pasar desapercibida porque una parte importante de los casos no presenta síntomas y, sin tratamiento, puede asociarse a enfermedad inflamatoria pélvica, infertilidad o parto prematuro, además de aumentar el riesgo de transmisión de otras infecciones sexuales.
