Inteligencia artificial para la detección de resistencia a fármacos en la tuberculosis

Área de la Ciencia:

• Diagnóstico médico
• Inteligencia artificial en la atención médica
• Investigación sobre la tuberculosis

Sus antecedentes:

• La División Central de TB desarrolló una herramienta de inteligencia artificial (IA) para interpretar las tiras de ensayo de sonda lineal (LPA).
• Se utilizaron más de 18.000 tiras de LPA para la capacitación y validación en laboratorios de pruebas de susceptibilidad a cultivos y medicamentos.
• Se realizó una evaluación independiente por parte de ICMR-NIRT para verificar el rendimiento de la herramienta de IA.

Objetivo del estudio:

• Establecer y validar un sistema impulsado por IA para la interpretación automatizada de tiras de LPA.
• Mejorar la precisión, la coherencia y la escalabilidad de la detección de resistencia a fármacos de la tuberculosis.
• Apoyar a diversos entornos de laboratorio dentro del programa de TB de la India.

Principales métodos:

• El sistema de IA utiliza Faster R-CNN para la detección de tiras, DETR para la localización de bandas y una red neuronal jerárquica (HNN) para la clasificación.
• La validación independiente implicó 2810 pruebas de primera línea (FL-LPA) y 241 pruebas de segunda línea (SL-LPA) de reflejo en diez laboratorios de referencia intermedios.
• Se evaluó el rendimiento utilizando métricas que incluyen precisión, sensibilidad, especificidad y puntuación F1 para genes clave.

Principales resultados:

• Los modelos de IA lograron una precisión que osciló entre el 92 y el 100 %, una sensibilidad del 80 al 100 % y una especificidad del 86 al 100 %.
• La puntuación F1 general osciló entre 0,81 y 1,00, lo que demuestra una alta precisión y recuperación.
• La herramienta de IA demostró capacidades de interpretación a nivel de experto para las tiras de LPA.

Conclusiones:

• El sistema de IA proporciona una solución novedosa, modular y escalable para la interpretación de LPA, que funciona a la par con los lectores expertos.
• La adopción de esta herramienta de IA puede reducir significativamente el tiempo de interpretación y mejorar la uniformidad de los resultados.
• La herramienta de IA apoya los objetivos nacionales para la eliminación de la TB al mejorar la administración del tratamiento en toda la India.