Aunque en México la enfermedad de Chagas sigue siendo un problema de salud pública, muchas veces pasa desapercibida por años. Pero eso podría cambiar. Nidiyare Hevia Montiel, investigadora de la UNAM en Mérida, lidera un proyecto que utiliza inteligencia artificial para detectar el Trypanosoma cruzi, el parásito que provoca esta enfermedad, antes de que cause daños irreversibles en el cuerpo.
La clave está en el análisis de imágenes: el parásito se puede observar en la sangre o en tejidos y tiene formas específicas según su fase. Con visión computacional, es posible identificarlo automáticamente sin depender del ojo humano, haciendo el diagnóstico más rápido y objetivo.
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¿Cómo funciona el sistema de IA para detectar Chagas?
El proyecto no se queda solo en microscopios digitales. Las investigadoras también usan ecocardiogramas, señales Doppler del flujo sanguíneo y electrocardiogramas. Todo eso se analiza con machine learning y deep learning, lo que permite identificar patrones relacionados con daño cardíaco.
Incluso desarrollaron un modelo experimental en colaboración con la Universidad Autónoma de Yucatán. El objetivo: detectar de forma temprana cuándo el parásito empieza a afectar el corazón, lo que puede suceder una década después del contagio sin que la persona lo sepa.
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¿Qué es la enfermedad de Chagas?
Se estima que entre 7 y 10 millones de personas viven con Chagas en América Latina, y en México se han documentado miles de casos, la mayoría en fase crónica. La transmisión ocurre sobre todo por la chinche besucona, pero ya no es exclusiva de zonas rurales: también se encuentra en ciudades como Mérida.
La IA no sólo acelera el diagnóstico, también podría ayudar a salvar vidas, especialmente en comunidades con poco acceso a servicios médicos.
