Investigadores suizos desarrollan una herramienta de detección accesible para zonas con recursos médicos limitados. La tecnología ULTR-AI utiliza ultrasonidos, alcanza un 93% de sensibilidad y supera los estándares de la OMS para el diagnóstico de la tuberculosis. Además, el sistema permite el diagnóstico instantáneo a través de smartphones, reduciendo la dependencia de especialistas.
Un estudio realizado por la Universidad de Lausana ha demostrado que una ecografía pulmonar potenciada por inteligencia artificial (IA) supera en un 9% a los expertos humanos en el diagnóstico de la tuberculosis pulmonar. Los resultados, presentados en el congreso ESCMID Global 2025 celebrado en Viena, muestran que la tecnología denominada ULTR-AI analiza imágenes de ecógrafos portátiles conectados a teléfonos inteligentes. Esto ofrece una alternativa más rápida y accesible para la detección de la enfermedad infecciosa. Además, la solución ha superado los estándares establecidos por la Organización Mundial de la Salud sobre herramientas de diagnóstico de tuberculosis, con una sensibilidad del 93% y una especificidad del 81%, valores que sobrepasan los umbrales objetivos de 90% y 70% respectivamente para pruebas de triaje no basadas en esputo.
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El desarrollo de esta tecnología llega en un momento crítico, pues las tasas mundiales de tuberculosis han aumentado un 4,6% entre 2020 y 2023, revirtiendo las disminuciones observadas anteriormente. Asimismo, el diagnóstico en países con alta incidencia enfrenta serios obstáculos debido al gran coste de los equipos de radiografías y la escasez de especialistas. «Estos desafíos subrayan la urgente necesidad de herramientas de diagnóstico más accesibles», explica Véronique Suttels, investigadora doctoral y autora principal del estudio. El modelo ULTR-AI incluye tres modelos de aprendizaje profundo. Uno que predice tuberculosis directamente de imágenes ultrasónicas, otro que detecta patrones interpretados por expertos humanos, y un tercero que combina ambos para maximizar la precisión.
Desarrollado en Benín (África)
El estudio se realizó en un centro terciario de Benín, África Occidental, donde se analizaron 504 pacientes, de los cuales 192 (38%) tenían tuberculosis pulmonar confirmada. Un 15% de los participantes eran VIH positivo y un 13% presentaba antecedentes de tuberculosis. Los investigadores aplicaron un protocolo estandarizado de ecografía pulmonar de 14 puntos, y utilizaron una única prueba molecular de esputo como estándar de referencia para comparar los resultados.
«Nuestro modelo detecta claramente hallazgos ecográficos pulmonares reconocibles por humanos, como grandes consolidaciones y cambios intersticiales, pero un enfoque de aprendizaje profundo integral captura características aún más sutiles que escapan al ojo humano», explica Suttels. Esta capacidad podría permitir la identificación de signos patológicos tempranos, como pequeñas lesiones pleurales subcentimétricas, frecuentes en la tuberculosis pero difíciles de detectar mediante un examen visual convencional. De igual modo, la investigadora señala que esta tecnología podría ser muy útil en entornos rurales donde el personal sanitario cuenta con formación limitada.
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Además, una de las mayores ventajas de este sistema es su rapidez en la entrega de resultados. «Una ventaja clave de nuestros modelos de IA es su rápida respuesta una vez integrados en una aplicación», añade Suttels. «Esto permite que la ecografía pulmonar funcione como una auténtica prueba en el punto de atención con un buen rendimiento diagnóstico en el triaje, proporcionando resultados instantáneos mientras el paciente aún está con el profesional sanitario. Un diagnóstico más rápido también podría mejorar la vinculación con la atención médica, reduciendo el riesgo de perder pacientes durante el seguimiento». Esta inmediatez representa un avance necesario para mejorar la eficiencia del diagnóstico y tratamiento de la tuberculosis en contextos donde los recursos médicos son limitados.
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