MultiplexAI: "Multiplexai es tecnología de Champions League, pero queremos que llegue a todos los sitios" - Ahora

Es un proyecto que tiene nueve socios detrás y es es una solución basada en inteligencia artificial para el análisis automático de muestras de microscopía. 

Son enfermedades tropicales desatendidas. Son enfermedades que afectan a más de mil millones de personas y se definen como las enfermedades de la pobreza, como la leishmaniasis, el chagas, los parásitos intestinales… y la idea es ser capaz de proporcionar el mejor microscopista del mundo, básicamente metido en un teléfono móvil, para ayudar al diagnóstico de todas estas enfermedades. Nos hemos focalizado primero en muestras de sangre y también detectamos tipos celulares.

La historia se remonta casi a la primera edición de los premios Tecnología Humanitaria de Cruz Roja. Entonces, parte del equipo que está aquí hoy y parte de que no está trabajábamos en un proyecto que se llamó el videojuego de la malaria. Éramos un equipo de investigación de la Universidad Politécnica de Madrid, que trabajaba en hacer aplicaciones móviles para ayudar a diagnosticar enfermedades como la malaria. En ese contexto habíamos inventado un videojuego donde gente alrededor del mundo, en lugar de disparar marcianos con una aplicación, estaba ayudando a buscar plásticos de malaria en muestras de sangre digitalizadas. Eso fue el inicio.

En esos tiempos empezamos a trabajar de la mano de la Institución Global de Barcelona, con Quique Bassat, que hoy en día es su director, para intentar entender cómo esas tecnologías móviles, la inteligencia artificial y la inteligencia colectiva podrían ayudar a diagnosticar enfermedades. Ese equipo y esa colaboración evolucionamos la tecnología desde la Universidad Politécnica. El equipo que estábamos nos convertimos en una compañía que es SpotLab y decidimos que queríamos apostar por llevar la inteligencia artificial a todo el mundo, a las poblaciones más vulnerables. Desde 2018, SpotLab, de de la mano del ISE Global y de muchos otros partners alrededor del mundo, incluido la Fundación Gates, hemos ido desarrollando la tecnología para el diagnóstico.

Lo que hacíamos es meter en una app toda la inteligencia de un experto microscopista. Seguimos avanzando, seguimos haciendo pruebas, seguimos aumentando, creando esa fábrica de algoritmos de inteligencia artificial y llegamos a un momento en el que esa tecnología se utiliza en España, en departamentos de hematología y de oncología. También esa tecnología está siendo desplegada en países, en África y en América Latina. El proyecto Multiplex Science es el último paso del camino para la certificación y el escalado. Este es un proyecto en el que estamos involucrados tanto partners en Europa como son SpotLab, el Instituto Social Global Nacional, también el Carlos III ha sido otro partner de referencia en todos estos años, además de un equipo en Italia y otros equipos con los que trabajamos mano a mano en Nigeria, en Costa de Marfil, en Mozambique y en Etiopía. 
 

Al final tenemos que hablar el mismo idioma de la tecnología y el impacto clínico. Cada uno trae una perspectiva, pero la idea es que trabajamos conjuntamente, todos los clínicos. Los socios clínicos están en todos esos países y hacemos una tecnología que está adaptada a esas situaciones, al final necesitas tener la gente que habla tecnología, la gente que entiende el contexto clínico, la gente que está en el terreno en situaciones muchas veces muy complejas, también los aspectos de ciencias sociales. Tenemos un equipo de ciencias sociales para intentar entender cómo esta tecnología puede entrar bien, cuál sería el impacto, asegurarse de que es aceptable. Es un proyecto muy multidisciplinar y hablar ese idioma colectivo es lo que necesitamos para que salga adelante. Además es tecnología de Champions League, pero queremos que llegue a todos los sitios. 
 

Sí. Aplicado a la microscopía. Lo que tenemos en el móvil son modelos que están funcionando en local, no necesitan conectividad a internet, y lo que hacen es, dada una imagen que puede ser en tiempo real de lo que está viendo el móvil sobre el microscopio, identifica y localiza cada parásito donde está y le da una caja que pone por encima para que luego el experto microscopista pueda confirmar la especie y el diagnóstico de esa muestra. 
 

Una cosa que a lo mejor no es fácil de entender a simple vista es que el diagnóstico de referencia sigue siendo el microscopio, pero la problemática es que no hay personal formado en zonas donde la carga de enfermedades es más elevada. Es una manera de traer ese expertise al punto de atención primaria donde se necesita el diagnóstico en terreno. 
 

 Muchas veces la problemática de estos sitios es que hay pérdida de pacientes. Si hay mucho tiempo entre que el paciente va al centro de salud o al hospital y se emite el diagnóstico en unos días, probablemente ese paciente no vuelva a recibir tratamiento y lo hayas perdido. De esta manera, teniendo el diagnóstico en tiempo real en el punto de atención, puedes hacer un tratamiento mucho más rápido y no perder a ese paciente. Además, lo haces estandarizado y objetivo porque la variabilidad del microscopista es muy elevada dependiendo del expertise que tenga la detección concreta de un tipo de parásito.

Aquí lo que hacemos es un modelo fundacional que pueden detectar todos los tipos de parásitos que se pueden ver en una muestra de microscopía. Es una manera de ver con un microscopio súper inteligente disponible en los accesos más remotos. 
 

Claro, llevamos probando diferentes versiones de la herramienta desde el año 2018. La primera vez que utilizamos una versión de la herramienta que estamos probando fue en Mozambique. Tenemos fotos de 2014 con dispositivos similares.  Pero las versiones más recientes son de 2018. Hemos ido iterando, probando y refinando. Lo que hay que entender es que lo que estamos haciendo es un dispositivo médico que tiene una regulación médica. Las cosas que tienen regulación, tienes que estar muy seguro de que funcionan bien y de que es seguro, tienes que certificarlo. Igual que en las medicinas haces ensayos clínicos, estamos haciendo lo equivalente para la última versión del producto. 

Esa es un poco la idea. El acceso al diagnóstico. Es una herramienta de equidad. La misma tecnología que se utiliza en los centros más punteros, los hospitales más punteros de España, el 12 de octubre o La Paz, utilizan esta tecnología en hematología. Exactamente el mismo dispositivo adaptado a otras enfermedades infecciosas lo estamos poniendo en países con contextos diversos y muchos menos recursos. Incluso en zonas que casi no tienen conectividad.