Miguel Angel Luengo-Oroz

España • MalariaSpot
Ashoka Fellow desde 2013

7:23

Games and Crowdsourcing for Medical Image Diagnosis: Miguel Luengo Oroz at TEDxBarcelonaChange

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Miguel Luengo-Oroz ha aprovechado el poder del crowdsourcing global disciplinado para acelerar el proceso de diagnóstico de imágenes médicas y reducir sus costos. Esto es clave porque este paso crítico se ha atascado al depender de procedimientos manuales de especialistas, especialmente en áreas pobres.

La persona

Miguel combina su pasión por la salud global, la innovación social y la ciencia abierta con una experiencia técnica en imágenes biomédicas. Hijo de dos matemáticos del norte de España, Miguel ha tenido un interés de toda la vida por la informática y la ingeniería. En 2010, un año después de completar su doctorado en biomedicina, la investigación de Miguel se publicó en la revista Science, un logro significativo que le dio la oportunidad de seguir una carrera académica de alto nivel. Sin embargo, rechazó la oportunidad, ya que se había sentido frustrado por la lentitud de la academia y quería usar sus habilidades para tener un impacto mayor y más rápido en el mundo. Miguel participó en el programa de Singularity University en el Centro de Investigación Ames de la NASA en Mountain View, California, donde se les pregunta a los estudiantes: ¿Qué grandes problemas podemos resolver con la nueva tecnología? Esto le permitió comprender el impacto de las tecnologías aceleradas, como los teléfonos móviles, y su potencial de impacto social real a escala global. Miguel era entonces parte de una startup dedicada al uso de dispositivos móviles para recopilar datos sobre la cantidad, calidad, acceso y precio del agua en comunidades de tugurios en América Latina. Luego de esta experiencia Miguel cambió de rumbo y se unió a una unidad especializada en startups de Naciones Unidas donde, al menos inicialmente, vio una oportunidad para tener un mayor impacto. Descubrió que tenía la capacidad de dirigir e inspirar equipos con personas de diferentes disciplinas y orígenes (personal de la ONU, academia y empresas del sector privado) y podía moverse sin problemas entre estos grupos. Como parte del grupo conocido como UN Global Pulse, o la “iniciativa de innovaciones” del Secretario General de la ONU, Miguel obtuvo un acceso cercano al liderazgo superior y tuvo una libertad significativa. Diseñó y administró una serie de proyectos que exploraron, por primera vez en la ONU, la utilidad de varias nuevas fuentes de datos digitales para responder preguntas tradicionales relacionadas con el desarrollo. Por ejemplo, Miguel fue pionero en un esfuerzo después del terremoto de Haití para mapear el movimiento de las personas desplazadas mediante el seguimiento de sus teléfonos móviles, en lugar del método tradicional de pararse en un punto de control y contar. Trabajar en un alto nivel político le permitió tener una visión general de muchos aspectos relevantes del desarrollo global. A pesar de la libertad de Miguel, la ONU lo frustraba continuamente. Estaba bloqueado por la incapacidad de las grandes organizaciones para asumir riesgos y trabajar de manera ágil. Desesperado por regresar a una startup, decidió trabajar solo el 40 por ciento de su tiempo para UN Global Pulse y en la primavera de 2012 lanzó su programa, enfocándose en la prueba de concepto para malariaspot.org y coordinando un equipo internacional de voluntarios. . La idea de Miguel se formó durante su experiencia trabajando en entornos multidisciplinares-multiculturales en proyectos innovadores en la encrucijada de la biomedicina, la inteligencia artificial, la ciencia cognitiva y el desarrollo global.

La idea nueva

Miguel está transformando el campo del diagnóstico médico a través de su plataforma que integra técnicas de crowdsourcing, videojuegos, inteligencia artificial y dispositivos móviles para hacer que el diagnóstico de enfermedades esté disponible a gran escala para personas de países de ingresos bajos y medios. MalariaSpot es un juego en línea que apoya directamente el diagnóstico de malaria basado en tres pilares. El primero son las aportaciones de miles de ciudadanos conectados a través de Internet. Ciertas tareas específicas de análisis de imágenes, como el reconocimiento de los parásitos de la malaria, pueden ser aprendidas rápidamente por personas no especialistas, lo que aumenta exponencialmente la "fuerza de trabajo" global potencial dedicada al diagnóstico por imágenes, mientras se ahorra el valioso tiempo de los especialistas médicos. En segundo lugar, Miguel ha diseñado su plataforma para aprovechar la capacidad de los usuarios para interactuar y jugar en mundos digitales. Por último, Miguel incentiva y motiva a los jugadores a realizar diagnósticos precisos al imbuir a su plataforma de una ventaja competitiva. Al combinar los clics de un número significativo de voluntarios no expertos, Miguel está creando una nueva e importante fuente de diagnósticos de alta precisión. La precisión del diagnóstico de imágenes aumenta con el análisis de diferentes jugadores en todo el mundo. Este enfoque se puede utilizar para otras enfermedades en las que el diagnóstico suele requerir la interpretación de imágenes. Estos incluyen cáncer de cuello uterino y tuberculosis. El enfoque de Miguel es un paso más en el proceso de dejar un sistema de salud controlado por unos pocos especialistas y abrirse a un mundo donde la mayor parte de la iniciativa será con los pacientes, sus familias, amigos, vecinos y compañeros. Miguel está sumando el poder de la multitud al de la familia y los amigos. Casi todos los más de 700 becarios globales de innovación en salud de Ashoka están moviendo el sistema en esta dirección.

El problema

A medida que los medicamentos están cada vez más disponibles en todo el mundo, la mayor oportunidad para mejorar los resultados en el campo de la salud global en la actualidad es un diagnóstico simple, rápido y económico. La malaria, la tuberculosis y el cáncer de cuello uterino son tres enfermedades mortales que pueden diagnosticarse mediante análisis microscópico de sangre, esputo y citología, respectivamente. Si bien la adquisición de imágenes microscópicas es económica, los protocolos de diagnóstico siguen siendo una tarea manual y que requiere mucho tiempo para los especialistas capacitados. Actualmente no existen métodos automatizados para el análisis de imágenes de muestras de malaria, tuberculosis o cáncer de cuello uterino, a pesar de la incidencia masiva de estas enfermedades. En todo el mundo, en 2015 hubo más de 214 millones de casos de malaria y cada minuto muere un niño a causa de esta enfermedad tratable. La malaria, con más de 230 millones de casos (conocidos) por año, causa de 1 a 2 millones de muertes al año y es la enfermedad con las tasas más bajas de diagnóstico preciso en el mundo. El procedimiento estándar actual para el diagnóstico de la malaria consiste en detectar primero los parásitos y luego contar manualmente el número de parásitos en los frotis de sangre a través de un microscopio. Este proceso puede llevar más de 20 minutos del tiempo de un especialista. Sin embargo, en todo el mundo no hay suficientes especialistas, y no siempre están presentes en las zonas palúdicas donde se necesitan. De ahí la urgencia del acercamiento de Miguel. También puede brindar asistencia a lugares remotos sin especialistas y optimizar los recursos involucrados en procedimientos de diagnóstico y / o ensayos clínicos, donde se dedica mucho esfuerzo a la evaluación de la calidad por parte de especialistas.

La estrategia

Miguel está abordando las limitaciones que actualmente limitan el diagnóstico de malaria y otras enfermedades generalizadas utilizando el poder de las multitudes y aprovechando un pasatiempo tremendamente popular: los videojuegos. En todo el mundo, las personas pasan tres mil millones de horas al año jugando videojuegos en sus teléfonos; cada teléfono con más potencia informática que la primera nave espacial. Aprovechando este inmenso poder, Miguel ha creado una manera de permitir que esta generación con capacidad tecnológica mejore de manera importante la salud global en todo el mundo. Las contribuciones de los ciudadanos a través de las plataformas de Internet ya han demostrado ser de gran valor para resolver los desafíos científicos del big data. Por ejemplo, en el proyecto Galaxy Zoo, los ciudadanos ayudaron a los científicos a clasificar imágenes de cientos de miles de galaxias extraídas del archivo del telescopio Hubble. La cobertura de telefonía móvil pronto será completamente global y su costo seguirá cayendo. Con el crecimiento de la demanda en el mercado de los videojuegos, la reciente invención de microscopios integrados en teléfonos móviles brindará la oportunidad de distribuir muestras de imágenes a través de Internet; democratizar el acceso a las plataformas de adquisición de imágenes. Estos factores, sumados al aumento exponencial de la alfabetización digital, han creado un valioso recurso cognitivo que Miguel ha detectado y descubierto cómo poner a trabajar para resolver tareas específicas de interpretación de imágenes, multiplicando la fuerza laboral que puede resistir y proporcionar análisis biomédicos de imágenes, reduciendo así costos y ahorrando tiempo de los especialistas para otras tareas. Miguel sabe que un pequeño porcentaje de los tres mil millones de horas que la gente dedica a jugar juegos sería más que suficiente para diagnosticar los casos de malaria en el planeta. Miguel basa su estrategia en tecnología y juegos de fácil acceso. Las instituciones médicas existentes adquieren muestras digitalizadas (frotis de sangre para el diagnóstico de la malaria) (utilizando teléfonos móviles con microscopios de bajo costo en las clínicas) y se distribuyen a través de Internet. Luego, voluntarios no especializados realizan análisis de imágenes de los parásitos de la malaria a través de videojuegos utilizando guías simples para identificar la malaria. El objetivo es aprovechar este juego para poder realizar pruebas de diagnóstico de rutina basadas en imágenes en cualquier lugar en tiempo real, con un costo mínimo y sin consumir el tiempo de los especialistas médicos. Miguel consultó a diseñadores de videojuegos para crear su juego y en su primer piloto revisado por pares de 15.000 usuarios en Mozambique, informó que trece personas jugando durante un minuto produjeron resultados tan precisos como los de los microscopistas profesionales más altamente calificados del mundo. Ha recibido medio millón de clics por mes, cada clic contribuyendo a un diagnóstico comunitario sobre su juego. Miguel está experimentando una demanda global de rápido crecimiento para su plataforma. MalariaSpot ahora está creciendo de manera viral, con usuarios en 100 países. Al comprender la importancia de la innovación continua, particularmente en los juegos, ya ha creado una próxima generación de juegos. Además, Miguel organiza competencias escolares y honra a los que obtienen mejores puntajes; ve potencial para la creación de empleo para los jugadores más talentosos. El trabajo de Miguel ya se ha copiado de forma independiente. Miguel prevé que en cinco a diez años en cada centro de salud de los países afectados habrá una pequeña caja negra que contiene un teléfono móvil convertido en microscopio. Los pacientes colocan un dedo dentro de la caja para tomar una muestra de sangre, que luego se envía automáticamente a Internet. Minutos después se devuelve la prueba de malaria, con una luz roja o verde en la casilla que indica si el paciente necesita visitar a un médico. La tarea de Miguel ahora es garantizar la rápida propagación de esta herramienta de malaria y comenzar a trabajar en la próxima enfermedad.