Miguel Angel Luengo-Oroz

Spagna • MalariaSpot
Ashoka Fellow dal 2013

7:23

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

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Miguel Luengo-Oroz ha sfruttato il potere del crowdsourcing globale disciplinato per accelerare il processo di diagnosi dell'immagine medica e ridurne i costi. Questo è fondamentale perché questo passaggio critico è stato strozzato facendo affidamento su procedure manuali da parte di specialisti, soprattutto nelle aree povere.

La persona

Miguel combina la sua passione per la salute globale, l'innovazione sociale e la scienza aperta con una competenza tecnica nell'imaging biomedico. Figlio di due matematici del nord della Spagna, Miguel ha sempre avuto un interesse per i computer e l'ingegneria. Nel 2010, un anno dopo aver completato il dottorato in biomedicina, la ricerca di Miguel è stata pubblicata sulla rivista Science, un risultato significativo che gli ha dato l'opportunità di intraprendere una carriera accademica di alto livello. Tuttavia, ha rifiutato l'opportunità, poiché era frustrato dal ritmo lento del mondo accademico e voleva usare le sue capacità per avere un impatto maggiore e più rapido nel mondo. Miguel ha partecipato al programma della Singularity University presso l'Ames Research Center della NASA a Mountain View, in California, dove agli studenti viene posta la domanda: quali grandi problemi possiamo risolvere con la nuova tecnologia? Questo gli ha permesso di comprendere l'impatto delle tecnologie in accelerazione, come i telefoni cellulari, e il loro potenziale per un reale impatto sociale su scala globale. Miguel faceva quindi parte di una startup dedicata all'utilizzo di dispositivi mobili per raccogliere dati sulla quantità, qualità, accesso e prezzo dell'acqua nelle comunità degli slum dell'America Latina. Dopo questa esperienza Miguel ha cambiato strada ed è entrato a far parte di un'unità di avvio specializzata delle Nazioni Unite dove, almeno inizialmente, ha visto un'opportunità per avere un maggiore impatto. Ha scoperto di avere la capacità di dirigere e ispirare team con persone di diverse discipline e background (personale delle Nazioni Unite, università e aziende del settore privato) e di potersi muovere senza problemi tra questi gruppi. Come parte del gruppo noto come UN Global Pulse, o "Iniziativa per l'innovazione" del Segretario generale delle Nazioni Unite, Miguel ha ottenuto uno stretto accesso alla leadership di alto livello e ha avuto una notevole libertà. Ha progettato e gestito una serie di progetti che hanno esplorato, per la prima volta all'ONU, l'utilità di varie nuove fonti di dati digitali per rispondere alle tradizionali domande relative allo sviluppo. Ad esempio, Miguel ha aperto la strada a uno sforzo dopo il terremoto di Haiti per mappare il movimento degli sfollati monitorando i loro telefoni cellulari, piuttosto che il metodo tradizionale di stare a un posto di blocco e contare. Lavorare ad un alto livello politico gli ha dato una visione a volo d'uccello su molti aspetti rilevanti dello sviluppo globale. Nonostante la libertà di Miguel, l'ONU era continuamente frustrante per lui. Era ostacolato dall'incapacità delle grandi organizzazioni di correre rischi e lavorare in modo agile. Nel disperato tentativo di tornare a una startup, ha deciso di lavorare solo per il 40% del suo tempo per UN Global Pulse e nella primavera del 2012 ha lanciato il suo programma, concentrandosi sul proof-of-concept per malariaspot.org e coordinando un team internazionale di volontari . L'idea di Miguel è nata durante le sue esperienze di lavoro in ambienti multidisciplinari e multiculturali su progetti innovativi al crocevia di biomedicina, intelligenza artificiale, scienze cognitive e sviluppo globale.

La Nuova Idea

Miguel sta trasformando il campo della diagnosi medica attraverso la sua piattaforma che integra tecniche di crowdsourcing, videogiochi, intelligenza artificiale e dispositivi mobili per rendere la diagnosi delle malattie disponibile su vasta scala per le persone nei paesi a basso e medio reddito. MalariaSpot è un gioco online che supporta direttamente la diagnosi della malaria sulla base di tre pilastri. Il primo sono i contributi di migliaia di cittadini collegati tramite Internet. Alcuni compiti specifici di analisi delle immagini, come il riconoscimento dei parassiti della malaria, possono essere appresi rapidamente dai non specialisti, aumentando quindi esponenzialmente la potenziale "forza lavoro" globale dedicata alla diagnosi delle immagini, risparmiando tempo prezioso ai medici specialisti. In secondo luogo, Miguel ha progettato la sua piattaforma per sfruttare le capacità degli utenti di interagire e giocare nei mondi digitali. Infine, Miguel incentiva e motiva i giocatori a fare diagnosi accurate conferendo alla sua piattaforma un vantaggio competitivo. Combinando i clic di un numero significativo di volontari non esperti, Miguel sta creando un'importante e nuova fonte di diagnosi ad alta precisione. L'accuratezza della diagnosi dell'immagine aumenta con l'analisi di diversi attori in tutto il mondo. Questo approccio può essere utilizzato per una serie di altre malattie in cui la diagnosi richiede comunemente l'interpretazione delle immagini. Questi includono il cancro cervicale e la tubercolosi. L'approccio di Miguel è un altro passo nel processo di uscita da un sistema sanitario controllato da pochi specialisti e l'apertura a un mondo in cui la maggior parte dell'iniziativa sarà con i pazienti, le loro famiglie, gli amici, i vicini e i coetanei. Miguel sta aggiungendo il potere della folla a quello della famiglia e degli amici. Quasi tutti gli oltre 700 borsisti globali di innovazione sanitaria Ashoka stanno spostando il sistema in questa direzione.

Il problema

Man mano che i farmaci diventano sempre più disponibili in tutto il mondo, la più grande opportunità per migliorare i risultati nel campo della salute globale oggi è una diagnosi semplice, veloce ed economica. La malaria, la tubercolosi e il cancro cervicale sono tre malattie mortali che possono essere diagnosticate rispettivamente mediante analisi microscopiche del sangue, dell'espettorato e del pap test. Sebbene l'acquisizione di immagini al microscopio sia poco costosa, i protocolli di diagnosi rimangono un'attività manuale e dispendiosa in termini di tempo per specialisti qualificati. Attualmente non esistono metodi automatizzati per l'analisi dell'immagine di campioni di malaria, tubercolosi o cancro cervicale, nonostante la massiccia incidenza di queste malattie. Nel mondo, nel 2015 ci sono stati più di 214 milioni di casi di malaria e un bambino muore ogni minuto a causa di questa malattia curabile. La malaria, con oltre 230 milioni di casi (noti) all'anno, provoca da 1 a 2 milioni di decessi all'anno ed è la malattia con i tassi di diagnosi accurata più bassi al mondo. L'attuale procedura standard per la diagnosi della malaria consiste prima nel rilevare i parassiti e poi contare manualmente il numero di parassiti negli strisci di sangue attraverso un microscopio. Questo processo può richiedere più di 20 minuti del tempo di uno specialista. Tuttavia, nel mondo non ci sono abbastanza specialisti, e non sempre sono presenti nelle zone malariche dove servono. Da qui l'urgenza dell'approccio di Miguel. Può anche fornire assistenza in luoghi remoti senza specialisti e ottimizzare le risorse coinvolte nelle procedure di diagnosi e/o nelle sperimentazioni cliniche, dove molto impegno è dedicato alla valutazione della qualità da parte di specialisti.

La strategia

Miguel sta affrontando i vincoli che attualmente limitano la diagnosi della malaria e di altre malattie diffuse utilizzando il potere della folla e attingendo a un hobby estremamente popolare: i videogiochi. In tutto il mondo, le persone trascorrono tre miliardi di ore all'anno giocando ai videogiochi sui telefoni; ogni telefono con più potenza di calcolo rispetto alla prima astronave. Sfruttando questo immenso potere, Miguel ha creato un modo per consentire a questa generazione tecnologicamente capace di migliorare la salute globale in tutto il mondo. I contributi dei cittadini attraverso le piattaforme Internet si sono già rivelati di grande valore per risolvere le sfide scientifiche dei big data. Ad esempio, nel progetto Galaxy Zoo, i cittadini hanno aiutato gli scienziati a classificare le immagini di centinaia di migliaia di galassie tratte dall'archivio del telescopio Hubble. La copertura della telefonia mobile sarà presto completamente globale e il suo costo continuerà a diminuire. Con la crescita della domanda nel mercato dei videogiochi, la recente invenzione dei microscopi incorporati nei telefoni cellulari fornirà l'opportunità di distribuire campioni di immagini su Internet; democratizzare l'accesso alle piattaforme di acquisizione delle immagini. Questi fattori, oltre all'alfabetizzazione digitale in aumento in modo esponenziale, hanno creato una preziosa risorsa cognitiva che Miguel ha individuato e capito come mettere al lavoro per risolvere specifici compiti di interpretazione delle immagini, moltiplicando la forza lavoro in grado di resistere e fornire analisi biomediche dell'immagine, riducendo così i costi e risparmiando tempo degli specialisti per altri compiti. Miguel sa che una piccola percentuale dei tre miliardi di ore che le persone trascorrono giocando sarebbero più che sufficienti per diagnosticare i casi di malaria del pianeta. Miguel basa la sua strategia su tecnologia e giochi facilmente accessibili. I campioni digitalizzati (strisci di sangue per la diagnosi della malaria) vengono acquisiti dalle istituzioni mediche esistenti (utilizzando telefoni cellulari con microscopi a basso costo nelle cliniche) e distribuiti tramite Internet. Quindi, i volontari non specializzati conducono l'analisi dell'immagine dei parassiti della malaria attraverso il gioco di videogiochi utilizzando semplici guide per identificare la malaria. L'obiettivo è sfruttare questo gioco per poter eseguire test diagnostici di routine basati su immagini ovunque in tempo reale, con costi minimi e senza consumare il tempo dei medici specialisti. Miguel ha consultato i progettisti di videogiochi per creare il suo gioco e nel suo primo pilota con revisione paritaria di 15.000 utenti in Mozambico, ha riferito che tredici persone che giocano per un minuto hanno prodotto risultati accurati come quelli dei microscopisti professionisti più altamente qualificati al mondo. Ha ricevuto mezzo milione di clic al mese, ogni clic ha contribuito a una diagnosi comune sul suo gioco. Miguel sta sperimentando una domanda globale in rapida crescita per la sua piattaforma. MalariaSpot sta crescendo in modo virale, con utenti in 100 paesi. Comprendendo l'importanza dell'innovazione continua, in particolare nei giochi, ha già creato una nuova generazione di giochi. Inoltre, Miguel organizza gare scolastiche e premia i migliori punteggi; vede il potenziale per la creazione di posti di lavoro per i giocatori più talentuosi. Il lavoro di Miguel è già stato copiato in modo indipendente. Miguel prevede che tra cinque o dieci anni in ogni centro sanitario dei paesi colpiti ci sarà una piccola scatola nera contenente un telefono cellulare trasformato in un microscopio. I pazienti mettono un dito all'interno della scatola per prelevare un campione di sangue, che viene quindi inviato automaticamente a Internet. Pochi minuti dopo viene restituito il test della malaria, con una luce rossa o verde sulla scatola che indica se il paziente ha bisogno di visitare un medico. Il compito di Miguel ora è garantire la rapida diffusione di questo strumento per la malaria e iniziare a lavorare sulla prossima malattia.