HealthPulse AI aprovecha MediaPipe para aumentar la equidad en salud

ENE 18, 2024
Rouella Mendonca AI Product Lead Audere

Ten en cuenta que la información, los usos y las aplicaciones que se detallan en la siguiente publicación son únicamente los de nuestro autor invitado de Audere.

Acerca de HealthPulse AI y su aplicación en el mundo real

Las enfermedades prevenibles y tratables, como el VIH, el COVID-19 y la malaria, afectan a unos 12 millones de personas por año en todo el mundo, con un número desproporcionado de casos registrados en comunidades desatendidas y con escasos recursos1. Las enfermedades transmisibles y no transmisibles impiden el desarrollo humano como consecuencia de su impacto negativo en la educación, los ingresos, la esperanza de vida y otros indicadores de salud2. La falta de acceso al diagnóstico y a la atención oportunos, precisos y asequibles es un factor clave que contribuye a que las tasas de mortalidad se mantengan en un nivel alto.

Debido a su bajo costo y relativa facilidad de uso, se utilizan aproximadamente mil millones de pruebas de diagnóstico rápido (PDR) en todo el mundo por año, y esta cifra va en aumento. Sin embargo, existen desafíos respecto del uso de las PDR.

  • Cuando se informan datos de las PDR, los resultados son difíciles de confiar porque los recuentos de casos están inflados, falta información relativa a las fluctuaciones estacionales esperadas y no se cumplen los regímenes de tratamiento.
  • Se utilizan en entornos de atención descentralizada por parte de personas con capacitación limitada o nula, lo que aumenta el riesgo de que la administración de las pruebas no sea correcta y que los resultados se interpreten de manera errónea.

HealthPulse AI, desarrollado por Audere, una organización sin fines de lucro dedicada a la salud digital, utiliza MediaPipe para abordar estos problemas, ya que proporciona componentes digitales para aumentar la confianza en las PDR más utilizadas del mundo.

HealthPulse AI es un conjunto de componentes que pueden convertir cualquier solución digital en un lector de pruebas de diagnóstico rápido (PDR). Estos componentes básicos resuelven problemas de salud importantes a nivel mundial, ya que mejoran la precisión de las pruebas de diagnóstico rápido, reducen la administración incorrecta de las pruebas y amplían la disponibilidad de pruebas para afecciones como la malaria, el COVID y el VIH en entornos de atención descentralizada. Solo con un smarthpone de baja gama, HealthPulse AI mejora la precisión de los resultados de las pruebas de diagnóstico rápido, al tiempo que digitaliza automáticamente los datos para llevar a cabo la vigilancia, los informes de programas y la validación de las pruebas. Proporciona captura digital e interpretación de resultados facilitadas por IA; instrucciones de uso digital accesibles y de calidad para el proveedor y las autopruebas; e informes en tiempo real basados en estándares de los resultados de las pruebas.

Estas capacidades se ponen a disposición de implementadores locales, ONG globales, gobiernos y farmacias del sector privado a través de un servicio web para su uso con chatbots, implementaciones de apps o servidores; un SDK móvil para su uso sin conexión en cualquier app para dispositivos móviles; o, directamente, a través de apps nativas para Android e iOS.

Habilita casos de uso innovadores, como modelos de atención virtual de calidad garantizada, lo que permite realizar pruebas domiciliarias de VIH que resultan convenientes y evitan la estigmatización y que, además, permiten vincular las pruebas con opciones de educación, prevención y tratamiento.

Casos de uso de HealthPulse AI

La IA de HealthPulse puede democratizar sustancialmente el acceso a una atención médica oportuna y de calidad en el sector privado (por ejemplo, farmacias), en el sector público (por ejemplo, clínicas), en programas comunitarios (por ejemplo, trabajadores de salud comunitarios) y en casos de uso de autoevaluación. Solo con una imagen de PDR capturada en un smartphone de baja gama, HealthPulse AI puede impulsar los modelos de atención virtual al proporcionar a los médicos un valioso apoyo en la toma de decisiones y control de calidad, especialmente en los casos en que las líneas pueden ser débiles y difíciles de detectar con el ojo humano. En el sector privado, logra automatizar y escalar los programas de incentivos, por lo que los auditores solo necesitan revisar las alertas automatizadas basadas en las anomalías de la prueba; y los procedimientos que actualmente requieren que un humano revise cada imagen y transacción que ingresa. En los programas de atención comunitaria, HealthPulse AI se puede utilizar como herramienta de capacitación para que los trabajadores de la salud aprendan a administrar e interpretar correctamente las pruebas. En el sector público, puede fortalecer los sistemas de vigilancia con el seguimiento de enfermedades en tiempo real y la verificación de los resultados en todos los canales donde se brinda atención, lo que permite dar una respuesta más rápida y prepararse mejor en caso de presentarse una pandemia3.

Algoritmos de HealthPulse AI

HealthPulse AI proporciona una biblioteca de algoritmos de IA para los principales PDR de malaria, VIH y COVID. Cada algoritmo es una colección de modelos de visión artificial (CV), que se entrenan con algoritmos de aprendizaje automático (ML). A partir de una imagen de una PDR, nuestros algoritmos pueden realizar las siguientes acciones:

  • Detectar problemas de calidad de imagen comunes en teléfonos de baja gama (borrosidad, sobreexposición o subexposición)
  • Detectar el tipo de PDR
  • Interpretar el resultado de la prueba

Asegurar la calidad de la imagen

Al capturar una imagen de una PDR, es importante asegurarse de que la imagen capturada sea humana e interpretable por IA, a fin de poder potenciar los casos de uso descritos anteriormente. Los problemas de calidad de imagen son comunes, especialmente cuando las imágenes se capturan con teléfonos de baja gama en entornos que pueden tener poca iluminación o simplemente las capturan los usuarios con las manos temblorosas. La propia herramienta HealthPulse AI proporciona control de calidad de imagen (IQA) para identificar condiciones de imagen adversas. IQA devuelve las inquietudes detectadas y se puede utilizar para solicitar a los usuarios que vuelvan a tomar la foto en tiempo real. Sin IQA, los clientes tendrían que volver a realizar pruebas debido a que las imágenes no son interpretables y que las ventanas de lectura de las PDR caducaron en el caso de uso de telesalud, por ejemplo. Al detectar los problemas de calidad en tiempo real, es posible evitar costos adicionales y retrasos en el tratamiento. En la figura 1, a continuación, se muestran ejemplos de algunas imágenes contradictorias en las que IQA detectaría problemas.

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Figura 1: Imágenes de pruebas de malaria, VIH y COVID que resultan oscuras, borrosas y demasiado brillantes y pequeñas.

Clasificación

Con solo una imagen capturada en una cámara de 5 megapíxeles de smartphones de baja gama de uso común en África, el Sudeste Asiático y América Latina, donde existe una carga de enfermedad desproporcionada, HealthPulse AI puede identificar una prueba específica (marca, enfermedad), líneas de prueba individuales y proporcionar una interpretación de la prueba. Nuestra biblioteca actual de algoritmos de IA admite muchas de las PDR más utilizados para malaria, VIH y COVID-19, que están precalificados por la OMS. Nuestra IA se puede usar independientemente de la enfermedad y se puede ampliar su uso fácilmente para apoyar cualquier PDR para una variedad de enfermedades transmisibles y no transmisibles (diabetes, influenza, tuberculosis, embarazo, infecciones de transmisión sexual y más).

HealthPulse AI puede detectar el tipo de PDR en la imagen (en relación con PDR compatibles para las que se entrenó el modelo), la presencia de líneas y devolver una clasificación para la prueba en particular (por ejemplo, positiva, negativa, no válida, no interpretable). Consulta la figura 2.

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Figura 2: Interpretación de una prueba rápida admitida de flujo lateral.

Cómo y por qué usamos MediaPipe

La implementación de HealthPulse AI en entornos de atención descentralizada con infraestructura inestable conlleva una serie de desafíos. El primer desafío es la falta de conectividad a Internet confiable, que, a menudo, requiere que nuestros algoritmos de CV y ML se ejecuten localmente. En segundo lugar, los teléfonos disponibles en estas configuraciones a menudo son muy antiguos, carecen del hardware más reciente (< 1 GB de RAM y especificaciones de CPU comparables), y funcionan en diferentes plataformas móviles y versiones (iOS, Android, Huawei; versiones muy antiguas, posiblemente ya no reciban actualizaciones de SO). En esta situación, es necesario tener un motor de inferencia independiente de la plataforma y altamente eficiente. El soporte multiplataforma de MediaPipe para procesos de aprendizaje automático centrados en imágenes permite satisfacer estas necesidades.

Como organización sin fines de lucro que opera en modo de recuperación de costos, era importante que las soluciones ofrecieran lo siguiente:

  • amplio alcance a nivel mundial;
  • mantenimiento bajo; y
  • que satisfagan las necesidades de nuestra población objetivo para usarlas sin conexión, que requiera bajos recursos y que registre un alto rendimiento.

Sin necesidad de escribir mucho código de adhesión, HealthPulse AI es compatible con dispositivos Android, iOS y en la nube utilizando la misma biblioteca compilada en MediaPipe.

Nuestra canalización

Las definiciones de gráficos de MediaPipe nos permiten construir e iterar nuestra canalización de inferencia sobre la marcha. Después de que un usuario envía una imagen, la canalización determina el tipo de PDR e intenta clasificar el resultado de la prueba pasando el recorte de la ventana de resultados detectada de la imagen de la PDR a nuestro clasificador.

Para una buena interpretación humana y de IA, es importante contar con imágenes de buena calidad. Sin embargo, las imágenes de entrada a la canalización tienen un alto nivel de variabilidad sobre el que tenemos poco o ningún control. Entre los factores de variabilidad, se encuentran, entre otros, la calidad de imagen variable debido a una serie de características de la cámara del smartphone, por ejemplo, en las funciones, los megapíxeles o los defectos físicos; ubicaciones descentralizadas en las que se realizan las pruebas y que incluyen condiciones de iluminación diferentes o no ideales; orientaciones aleatorias de los casetes de PDR; imágenes borrosas y desenfocadas; imágenes parciales de PDR; y muchas otras condiciones adversas que agregan desafíos a la IA. Una parte importante de nuestra solución es el control de calidad de la imagen. Cada imagen pasa por una serie de calculadoras orientadas a resaltar los problemas de calidad que pueden impedir que el detector o clasificador haga su trabajo con precisión. La canalización eleva estas preocupaciones a la aplicación host, por lo que es posible solicitar al usuario final en tiempo real que vuelva a tomar una foto si es necesario. Dado que los resultados de la PDR tienen un tiempo de validez limitado (por ejemplo, una período de tiempo que especificó el fabricante de la PDR en el que es posible leer con precisión un resultado después de procesarse), IQA resulta esencial para garantizar la atención oportuna y ahorrar costos. En la figura 3, un diagrama de alto nivel muestra la canalización.

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Figura 3: Canalización de HealthPulse AI

Resumen

HealthPulse AI se diseñó para mejorar la calidad y la riqueza de los programas y los datos de las pruebas en comunidades desatendidas que se ven afectadas de manera desproporcionada por enfermedades transmisibles y no transmisibles prevenibles.

En esta misión, MediaPipe desempeña un papel fundamental, ya que proporciona una plataforma que permite a Audere iterar rápidamente y admitir nuevas pruebas de diagnóstico rápido. Esto es imperativo, ya que las nuevas pruebas rápidas llegan al mercado con regularidad, y su disponibilidad para el uso comunitario y doméstico puede cambiar con frecuencia. Además, la flexibilidad permite una menor sobrecarga en el mantenimiento de la canalización, lo cual es crucial para que las operaciones sean rentables. A su vez, esta solución permite reducir el costo de uso para los gobiernos y las organizaciones a nivel mundial que brindan servicios a las personas que más los necesitan.

Las ofertas de HealthPulse AI permiten a las organizaciones y a los gobiernos beneficiarse de las nuevas innovaciones en el área del diagnóstico con una sobrecarga mínima. Este es un componente esencial del proceso de atención primaria de salud: garantizar que las poblaciones de las comunidades con escasos recursos tengan acceso a una atención oportuna, rentable y eficaz.

Acerca de Audere

Audere es una organización sin fines de lucro de salud digital global que desarrolla soluciones basadas en IA para abordar problemas importantes en la prestación de servicios de salud. Para ello, proporciona herramientas innovadoras, escalables e interconectadas para promover la equidad en salud en comunidades desatendidas de todo el mundo. Operamos en la intersección única de la salud mundial y la alta tecnología, creando software avanzado y accesible que revoluciona la detección, prevención y tratamiento de enfermedades como la malaria, el COVID-19 y el VIH. Nuestro diverso equipo de mentes apasionadas e innovadoras combina el diseño centrado en el ser humano, la tecnología de los smartphones, la inteligencia artificial (IA), los estándares abiertos y lo mejor de los servicios basados en la nube para capacitar a los innovadores de todo el mundo para que puedan brindar con nuevos enfoques atención médica en entornos de ingresos bajos y medios. Audere opera principalmente en África con proyectos en Nigeria, Kenia, Costa de Marfil, Benín, Uganda, Zambia, Sudáfrica y Etiopía.

1 Hojas informativas de la OMS sobre la malaria 2 La carga de las enfermedades transmisibles y no transmisibles en los países en desarrollo 3 Transformación de las pruebas de diagnóstico rápido en herramientas de diagnóstico confiables en LMIC utilizando IA