La Organización Mundial de la Salud (OMS) se encuentra preparando una aplicación móvil que en un futuro podría ser utilizado para detectar enfermedades de la piel en países de baja renta per cápita.
Se trata de Skin NTDs, una aplicación que utiliza algoritmos de machine learning para identificar 12 enfermedades tropicales desatendidas y 24 enfermedades de la piel utilizando fotografías. El propósito de esta app es ayudar a distintos profesionales de la salud tanto en el diagnóstico como en el tratamiento de estas.
¿Por qué una aplicación? La OMS apuesta por estas herramientas para mejorar el acceso al sistema de salud, especialmente en países de media o baja renta (como en África). La idea es proveer de una herramienta que pueda ser utilizada por profesionales que no necesariamente son especialistas en dermatología, especialmente en zonas rurales de esos países.
El estudio encargado por la OMS
Los primeros resultados ya fueron publicados en la revista Journal of Medical Internet Research, el cual corresponde a la primera parte del estudio liderado por las investigadoras de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) Carme Carrion y Mireia Cano.
El estudio partió en el año 2021, y reunió a distintos profesionales del área de la salud en Kenia y Ghana, de distintas edades y niveles de experiencia en el área de la dermatología. Los resultados fueron buenos en cuanto a la usabilidad de la app, lo cual, entre otras cosas, valida la idea de que fácilmente puede escalar y ser utilizado en otros países sin mayores problemas
La siguiente fase de este estudio corresponde a la validación de las predicciones o resultados que entrega la aplicación, en donde buscarán reunir entre 250 y 500 casos en terreno.
Para ello, los profesionales que formen parte del estudio, cuando se encuentren con personas con alguna enfermedad de la piel, deberán hacer su propio diagnóstico y pedirle a la aplicación que también haga lo mismo.
Los resultados serán cargados a una plataforma de la OMS, en donde dos dermatólogos harán sus propios diagnósticos (sin saber los resultados del modelo), y luego serán comparados para ver qué tan precisa fue la aplicación.
Según menciona Carrion, esta app solamente servirá como apoyo, y no para entregar diagnósticos: “Hasta ahora la aplicación, que está concebida en todos los casos como una herramienta formativa para los profesionales y no como un dispositivo médico de diagnóstico, tenía un algoritmo lógico que utilizaba una lista de signos y síntomas; con la IA se espera que los resultados permitan conseguir una información adicional basada en la lesión de cada paciente”.
