La investigación forma parte de la tesis doctoral de Belén Fernández de Toro, doctoranda del Programa de Doctorado en Sistemas Inteligentes de la UNED, y ha sido desarrollada por investigadores del Centro de Investigación sobre Sistemas Inteligentes de Ayuda a la Decisión (CISIAD), del Departamento de Inteligencia Artificial de la ETSI Informática. Publicada el pasado 19 de marzo, explora el potencial de la inteligencia artificial para ampliar el cribado en entornos con escasez de personal sanitario especializado.

La enfermedad, que puede llegar a ser mortal, es consecuencia de infecciones por estreptococo del grupo A y afecta a unos 55 millones de personas en todo el mundo, especialmente en países de renta media y baja. Su detección precoz resulta clave: mediante ecocardiografía es posible identificar daños en el corazón antes de que aparezcan síntomas. Sin embargo, esta técnica requiere personal cualificado, un recurso escaso en muchos de los territorios donde la patología es endémica.

Un estudio en un país sin datos previos

La elección de Sierra Leona no fue casual. “No hay datos sobre cardiopatía reumática (RHD) en el país”, explica Belén Fernández de Toro, investigadora de la UNED y autora principal del estudio. “Por las condiciones socioeconómicas y lo que ocurre en países vecinos, podemos suponer que la incidencia es alta, pero no había estudios previos”.

La autora señala la casualidad como punto de partida del trabajo de campo: “conocíamos personalmente a la fundadora de la Fundación Milla 91, que se dedica a dar ayuda médica y material escolar a una comunidad religiosa en un país donde la RHD es endémica”.

Así, el proyecto se articuló a partir de una red de colaboraciones. La investigadora contactó con la pediatra Olga Ramírez, fundadora de Fundación Milla 91, quien a su vez facilitó la participación de dos cardiólogas del Hospital La Paz. La ONG, activa en el país desde hace más de una década, facilitó el acceso a la comunidad local y garantizó un elemento clave: la continuidad asistencial. “Era importante poder asegurar que, si encontrábamos casos positivos, los pacientes podrían recibir profilaxis”, (normalmente penicilina cada 3 o 4 semanas, para evitar la progresión de la enfermedad) señala la investigadora. La fundación se comprometió a cubrir el tratamiento necesario en caso de detección.

El trabajo se desarrolló en la ciudad de Lunsar, en el colegio Our lady of Guadalupe, gestionado por las Misioneras Clarisas del Santísimo Sacramento. Allí, el equipo —formado por ingenieros, cardiólogas y una pediatra— realizó ecocardiografías a 604 alumnas de secundaria, una población especialmente relevante para el cribado temprano de la enfermedad.

El grupo ya contaba con experiencia previa en el país. En 2022, otros investigadores habían trabajado en Makeni en un proyecto sobre termografía aplicada a la detección de cáncer de mama.

Diagnosticar más con menos recursos

El trabajo de campo planteó retos significativos. “Uno de los principales fue poder atender al mayor número posible de estudiantes”, explica Fernández de Toro. En apenas dos semanas, el equipo combinó sesiones intensivas de pruebas con labores de información en las aulas y recogida de consentimientos.

Las condiciones obligaron a adaptar la práctica clínica habitual. “Hacer una ecocardiografía es un arte y normalmente requiere tiempo. Aquí las cardiólogas tuvieron que sacrificar exhaustividad para poder ser más ágiles y llegar a más niñas”, añade.

Durante dos semanas, el equipo recorrió clase por clase explicando el procedimiento, repartiendo los consentimientos informados y realizando ecocardiografías, lo que permitió atender a las 604 chicas. En el colegio hay aproximadamente 700 alumnas de secundaria, grupo clave para la detección temprana de la enfermedad.

Los resultados ofrecen una primera fotografía del problema en el país. La mayoría de las alumnas estaban sanas, pero en 13 casos se detectaron hallazgos compatibles con fases tempranas de la enfermedad. Se trata de estadios subclínicos, en los que aún no hay síntomas visibles, pero donde la intervención puede evitar la progresión.

La inteligencia artificial como aliada

Uno de los ejes del estudio es el uso potencial de la inteligencia artificial para facilitar el cribado. Los investigadores plantean un modelo en dos fases: una primera, rápida y menos exigente, y una segunda más completa para confirmar los casos sospechosos.

“Es en esa primera fase donde la inteligencia artificial puede aportar más”, explica la investigadora. En contextos donde faltan médicos, el objetivo es que personal no especializado pueda realizar exploraciones básicas con dispositivos portátiles, apoyado por sistemas que guíen el procedimiento en tiempo real y ayuden a identificar posibles anomalías.

Este enfoque permitiría ampliar significativamente el número de personas evaluadas y optimizar los recursos disponibles. “Idealmente, en países donde la enfermedad es endémica habría que hacer ecocardiografías a todos los niños en edad escolar”, señala. “La IA permite identificar los niños con mayor riesgo de RHD para que sean estos los que se deriven a un médico para que los examine con más detalle.”

Más allá de los datos

Más allá de los resultados científicos, la experiencia dejó también una huella humana en el equipo. Durante su estancia, los investigadores convivieron con la comunidad religiosa que gestiona el colegio y la clínica local. “La acogida fue extraordinaria”, recuerda Fernández de Toro.

Algunas alumnas se implicaron incluso en la labor divulgativa del equipo, acompañando a los investigadores por las aulas para explicar el estudio a sus compañeras. El último día, el colegio organizó una despedida con bailes tradicionales y regalos simbólicos.

“El estudio ha sido una oportunidad para ver de cerca una realidad compleja, pero también para comprobar el impacto que puede tener la investigación cuando se conecta con las necesidades reales”, concluye la investigadora.

En un contexto global donde las enfermedades asociadas a la pobreza siguen recibiendo menos atención, iniciativas como esta apuntan a un cambio de enfoque: combinar innovación tecnológica y trabajo sobre el terreno para acercar el diagnóstico allí donde más se necesita.