Abstract
El presente PFC, desarrollado en la Pontificia Universidad Católica del Perú, explora vías para la implementación de sistemas que permitan modernizar y mejorar, utilizando imágenes digitales, el diagnóstico tradicional de malaria, clave para la mejora de las condiciones sanitarias y el progreso económico de zonas rurales aisladas, donde esta enfermedad es endémica, como la Amazonía peruana. Se contemplan dos técnicas para lograr este objetivo: Por un lado, la telepatología permite realizar diagnósticos a distancia utilizando imágenes transmitidas a través de redes de telecomunicaciones. En el Departamento de Loreto existe una red Wi-Fi que cubre más de 400 km a través de la cual ya se están realizando consultas telefónicas desde pequeños puestos de salud a los Centros de Referencia Regional. Se pretende transmitir imágenes de muestras sanguíneas que puedan contener parásitos de malaria para su diagnóstico a distancia. Por otro lado, las técnicas de procesamiento de imágenes permiten reconocer distintos objetos de una escena y ya se están utilizando para automatizar el diagnóstico de enfermedades como tuberculosis o leishmaniasis. Para evaluar la viabilidad técnica de implantar sistemas basados en estas tecnologías se llevan a cabo las siguientes actividades: En primer lugar, selección de un equipo óptimo de fotomicrografía, que permita obtener imágenes de calidad, formando parte de un conjunto de óptica muy exigente como es el de la microscopía. En segundo lugar, estudio del valor diagnóstico de imágenes mediante análisis intra-observador e inter-observador. Por último, desarrollo de un software preliminar de procesamiento de imágenes para el reconocimiento de parásitos, que permita extraer unas primeras conclusiones sobre la capacidad del sistema y posibles mejoras. El equipo seleccionado, consistió en una cámara DSLR de lentes desmontables, más un adaptador que elimina aberraciones y permite acoplar la cámara al microscopio. Las cámaras específicas de fotomicrografía, se mostraron como una alternativa interesante a un coste ligeramente menor. En cuanto al valor diagnóstico de imágenes, los resultados no permiten concluir que, en general, los técnicos obtengan mejores resultados en el diagnóstico tradicional que diagnosticando con imágenes. Se encuentran fenómenos de resistencia al cambio que pueden ser mitigados mediante la capacitación de los técnicos de laboratorio. Respecto al software desarrollado, valores de de sensibilidad=31,8% y de precisión=77,63%, indican que el sistema no resulta fiable. Sin embargo, ofrece gran capacidad de mejora, sobre todo en los procesos de adquisición de la imagen y de clasificación de objetos. Se concluye que las imágenes pueden ser útiles para el diagnóstico de malaria, y se indican aquellos aspectos sobre los que puede ser más útil incidir, para lograr una mejora en el desempeño de los sistemas.
