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Código para una cura

Uso de IA para tratar la oncocercosis

Para nuestro Global Data Science Challenge anual, casi 900 participantes de 31 países ayudaron a un hospital universitario en Alemania a aprovechar el poder de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para mejorar el diagnóstico y desarrollar nuevos tratamientos para la oncocercosis.

Veinte millones de personas en todo el mundo padecen una enfermedad tropical conocida como ceguera de los ríos u oncocercosis. Causado por gusanos parásitos transmitidos a través de picaduras de moscas, se encuentra más comúnmente en el África subsahariana. Categorizada como una enfermedad tropical desatendida (NTD), puede conducir a la ceguera permanente si no se trata de manera efectiva.

El desarrollo de nuevos tratamientos para la enfermedad requiere un proceso de análisis de muestras de tejido que lleva mucho tiempo, y hay escasez de profesionales médicos que tengan la experiencia necesaria.

Este fue el informe entregado a los colegas de Capgemini en todo el mundo como parte del Global Data Science Challenge (GDSC) de este año para un futuro sostenible.

Empoderando nuestro talento para marcar la diferencia con IA

El quinto GDSC se lanzó en colaboración con el Instituto de Microbiología Médica, Inmunología y Parasitología del Hospital Universitario de Bonn, en apoyo de un esfuerzo global para eliminar la oncocercosis en 10 países para 2030.

Las ediciones anteriores de GDSC también tenían como objetivo crear un futuro sostenible: los equipos trabajaron en el seguimiento de cachalotes con IA y ayudaron a un observatorio marino noruego a identificar anomalías oceánicas.

Nuestro nuevo objetivo era crear una solución basada en IA, utilizando la plataforma Amazon Web Services (AWS), que pudiera escanear imágenes de muestras de tejido para identificar la presencia de gusanos parásitos.

Un experto examina muestras de tejido utilizadas para identificar la presencia de gusanos parásitos que causan la oncocercosis

La solución tendría que demostrar la capacidad de la IA para diagnosticar de manera efectiva la etapa de desarrollo del gusano en el paciente, así como la capacidad del aprendizaje automático para acelerar el proceso de revisión necesario para nuevos tratamientos.

Trabajando en estrecha colaboración para ganar el desafío

La competencia fue ganada por el equipo de Insights & Data en India: Utkarsh Prakash, Abhijeet Gorai, Prince Raj y Deepak Pandey, todos científicos de datos. En lo que fue un concurso muy reñido, su solución mostró la mayor mejora en la precisión de revisión de muestras de tejido.

Los colegas se conocían bien: Utkarsh, Abhijeet, Prince y Deepak se unieron a Capgemini en 2019 y estaban en el mismo grupo de capacitación en ciencia de datos, y Abhijeet y Deepak incluso se graduaron de la misma universidad. “Esta fue la segunda vez que participamos en el GDSC como equipo”, dice Utkarsh. “Según nuestra experiencia y nuestro conocimiento de las habilidades de cada uno, creemos que formamos un buen equipo”.

Juntando sus cabezas

“Dedicamos una hora al final de cada jornada laboral a trabajar en el proyecto, durante unos dos meses”, explica Prince. “Nos reuníamos en línea para compartir nuestras nuevas ideas y explorar soluciones”. El equipo se vio impulsado a participar en la competencia por la promesa de aprender nuevas habilidades, dice Abhijeet. “Todos estamos muy al principio de nuestras carreras, y sabíamos que esta competencia nos expondría a nuevas tecnologías y formas de trabajar, particularmente el reconocimiento de objetos”.

Utkarsh agrega que la IA médica es un sector particularmente fértil. “Esta área está en auge en este momento. Sabíamos que si podíamos aprender más sobre esta área, nos ayudaría en nuestras carreras, permitiría mejores soluciones para los clientes y, por supuesto, contribuiría a hacer del mundo un lugar más saludable”.

Las imágenes de muestra de tejido como esta se utilizan para entrenar el modelo de IA

Compartir ideas en todo el mundo

Como parte del desafío, un entorno de trabajo en línea permitió a los participantes actuales y anteriores recibir comunicaciones y actualizaciones y compartir soluciones de mejores prácticas en todo el mundo.

“Aunque los equipos competían entre sí, en las rondas anteriores todos compartíamos información sobre cómo superar ciertos desafíos”, dice Deepak. “Esto aseguró que cada equipo trabajara con las mejores soluciones disponibles, lo que elevó el estándar general de las entradas”.

Un futuro brillante para la IA

El Hospital Universitario de Bonn tiene la intención de desarrollar su solución ganadora y seleccionar las mejores ideas de todos los participantes. Además, según Utkarsh, las perspectivas de las soluciones de IA dentro del sector médico en general son muy prometedoras. “Hay una gran cantidad de datos allí sentados, esperando ser utilizados”, dice. “Hemos aprendido de primera mano cómo es posible crear sistemas de automatización eficientes con dichos datos, para ahorrar tiempo y permitir que los investigadores se concentren en los problemas más importantes”.

Un investigador examina muestras de tejido bajo un microscopio.

Prince explica que el modelo que han creado también podría tener aplicaciones más amplias.

“Nuestro modelo de aprendizaje funcionará para cualquier conjunto de datos, para cualquier requisito de reconocimiento de objetos en el sector médico, por ejemplo, para identificar células cancerosas”, dice. “Incluso funcionaría, por ejemplo, en un sistema de manejo de equipaje de la terminal de un aeropuerto, donde la detección de objetos está viendo los resultados.”

Seeing the results

Una parte emocionante de ganar GDSC es recibir un premio que le permite al equipo ver cómo su solución ganadora cobra vida. Además de reclamar el premio de un viaje al Hospital Universitario de Bonn para ver el trabajo de los profesionales médicos que luchan contra la enfermedad, el equipo obtendrá su examen de certificación AWS sin cargo como bonificación adicional. Para Utkarsh y sus colegas, toda la experiencia ha valido mucho la pena. “La competencia es una plataforma fantástica para aprender, no podríamos recomendarla lo suficiente. Estamos muy orgullosos de marcar la diferencia, ayudando a los médicos a hacer del mundo un lugar más saludable”.

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