Sistema de inteligencia artificial para detectar tuberculosis en radiografías pediátricas
Un equipo de investigadores liderado por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y el Centro de Investigación Biomédica en Red en Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN) ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial (IA) capaz de identificar radiografías compatibles con tuberculosis pulmonar en niños. Este avance, publicado en la revista Nature Communications, busca facilitar y agilizar el diagnóstico de esta enfermedad en poblaciones vulnerables y de difícil acceso a especialistas.
El sistema integra el análisis de radiografías de tórax frontales y, cuando están disponibles, laterales, lo que resulta especialmente útil en lactantes y niños pequeños, donde la visualización frontal puede ser insuficiente. Además, el modelo de IA fue entrenado inicialmente con grandes colecciones de radiografías de adultos para aprender características robustas y luego adaptado específicamente para el contexto pediátrico, optimizando así su precisión y rendimiento.
Sistema de inteligencia artificial para detectar tuberculosis en radiografías pediátricas: avance tecnológico clave
Entre las contribuciones clave del proyecto destaca la validación sistemática del valor diagnóstico de las radiografías laterales y la demostración de que los modelos específicos por grupo etario superan a modelos generales, dada la variabilidad en la presentación clínica de la tuberculosis en diferentes edades. Para aumentar la confianza en las predicciones, la herramienta emplea técnicas de inteligencia artificial explicable que generan mapas visuales señalando las zonas de interés en las imágenes radiológicas.
El objetivo del sistema es funcionar como una herramienta de apoyo para médicos y radiólogos, ayudando a priorizar estudios, orientar cribados y facilitar la detección temprana, especialmente en zonas rurales con alta incidencia de tuberculosis y escasez de recursos médicos. Asimismo, se prevé su integración con sistemas de telemedicina y programas de cribado en áreas endémicas.
El proyecto cuenta con la colaboración internacional de instituciones como el Instituto de Salud Global de Barcelona (ISGlobal), el Centro de Investigação em Saúde de Manhiça (Mozambique), la Red Española de Estudio de Tuberculosis Pediátrica (pTBred), el Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Infecciosas (CIBERINFEC) y el Children’s National Hospital (Estados Unidos).
Este desarrollo representa un avance significativo en educación tecnológica aplicada a la salud, demostrando cómo la inteligencia artificial puede potenciar herramientas diagnósticas accesibles, precisas y adaptadas a contextos específicos, y pone de relieve la importancia de la interdisciplinariedad para impulsar la innovación en sectores vulnerables.
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