La cardiopatía reumática, una enfermedad vinculada a la pobreza, afecta a millones de personas en todo el mundo y avanza silenciosamente en regiones donde el acceso al diagnóstico temprano es escaso. En este contexto, un equipo de la UNED ha llevado a cabo un estudio pionero en Sierra Leona, combinando trabajo de campo y tecnología para detectar esta patología en población escolar.
Claves de la noticia
1. Impacto global de la cardiopatía reumática
Afecta a aproximadamente 55 millones de personas, especialmente en países de renta media y baja.
2. Estudio sin datos previos en Sierra Leona
No existían registros sobre la enfermedad en el país, lo que hace esencial esta investigación.
3. Uso de inteligencia artificial para el diagnóstico
Se propone un modelo que permite realizar cribados más eficientes con menos recursos humanos.
La investigación forma parte de la tesis doctoral de Belén Fernández de Toro, quien ha sido apoyada por investigadores del CISIAD, del Departamento de Inteligencia Artificial. Publicada recientemente, la investigación explora cómo la inteligencia artificial puede ampliar el cribado en entornos con escasez de personal sanitario especializado.
La cardiopatía reumática es consecuencia de infecciones por estreptococo del grupo A y puede ser mortal si no se detecta a tiempo. La detección temprana es crucial, ya que mediante ecocardiografía se pueden identificar daños cardíacos antes de que aparezcan síntomas evidentes. Sin embargo, esta técnica requiere personal cualificado, algo que escasea en muchas áreas donde la enfermedad es endémica.
Investigación en un contexto crítico
Sierra Leona fue elegida como escenario del estudio debido a la falta de datos sobre la cardiopatía reumática en el país. “No hay información sobre RHD aquí”, explica Fernández de Toro. “Podemos suponer que su incidencia es alta por las condiciones socioeconómicas y lo que ocurre en países vecinos”. La investigadora destaca cómo conocieron a la fundadora de la Fundación Milla 91, dedicada a proporcionar ayuda médica y material escolar, lo que facilitó el acceso al terreno necesario para llevar a cabo el proyecto.
A través de colaboraciones clave, el equipo logró involucrar a profesionales locales y garantizar atención continua para los pacientes diagnosticados. El trabajo se llevó a cabo en el colegio Our Lady of Guadalupe, donde se realizaron ecocardiografías a 604 alumnas de secundaria, un grupo crucial para la detección temprana.
Dificultades y resultados preliminares
A pesar de los retos logísticos significativos, el equipo logró realizar pruebas intensivas durante dos semanas. Durante este tiempo, se adaptaron las prácticas clínicas habituales para maximizar el número de estudiantes atendidos. Aunque la mayoría resultó sana, se identificaron 13 casos con hallazgos compatibles con fases iniciales de la enfermedad.
El uso potencial de inteligencia artificial es uno de los aspectos destacados del estudio. Los investigadores proponen un modelo escalonado que combina exploraciones rápidas con análisis más exhaustivos para confirmar sospechas. Este enfoque busca capacitar al personal no especializado para realizar evaluaciones básicas utilizando dispositivos portátiles guiados por sistemas inteligentes.
Una experiencia transformadora
Aparte del impacto científico, la experiencia dejó una profunda huella humana en los investigadores. La comunidad local brindó una acogida excepcional y algunas alumnas participaron activamente en las actividades divulgativas del equipo. Al finalizar su estancia, se organizó una emotiva despedida con bailes tradicionales y regalos simbólicos.
“Este estudio ha sido una oportunidad invaluable para entender una realidad compleja y demostrar cómo la investigación puede conectar con necesidades reales”, concluye Fernández de Toro. En un mundo donde las enfermedades relacionadas con la pobreza suelen recibir menos atención, iniciativas como esta buscan innovar combinando tecnología y trabajo comunitario para mejorar diagnósticos donde más se necesita.
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