SWEEP-TB — El Cribado con IA en Radiografías de Tórax Enfrenta la Tuberculosis Oculta en la Isla de Daru, Papúa Nueva Guinea
Papúa Nueva Guinea
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Nueve unidades de rayos X portátiles equipadas con IA permiten al Programa Nacional de Tuberculosis de Kirguistán realizar cribados a más de 10 125 personas en zonas rurales de difícil acceso en menos de un año, detectando 51 nuevos casos.
De las aproximadamente 7900 personas que contrajeron tuberculosis en Kirguistán en 2023, alrededor del 40% nunca fueron diagnosticadas ni notificadas — una brecha causada en parte por la escasez de radiólogos especialistas capaces de llegar a comunidades rurales remotas.
El Programa Nacional de Tuberculosis de Kirguistán, en colaboración con el PNUD y con financiación del Fondo Mundial, se propuso cerrar esta brecha de detección de casos mediante el despliegue de cribado radiográfico torácico portátil asistido por IA, que no depende de un radiólogo especialista in situ.
El programa desplegó nueve equipos de rayos X ultraportátiles InferAir, equipados con el software de lectura de radiografías torácicas basado en IA de Infervision (InferRead), en centros regionales de control de la tuberculosis y en el Hospital Municipal de Tuberculosis de Biskek. Dado que el sistema de IA señala automáticamente indicios probables de tuberculosis, neumonía, y afecciones cardíacas y pulmonares crónicas, las unidades ligeras pueden trasladarse a comunidades rurales remotas, y cada dispositivo puede procesar hasta unos 300 cribados al día.
En menos de un año, el proyecto piloto cribó a más de 10 125 personas, identificando a 51 personas con tuberculosis que posteriormente fueron derivadas a tratamiento. Tras los resultados del proyecto piloto, el Programa Nacional de Tuberculosis de Kirguistán ha avanzado hacia la adquisición de unidades adicionales de Infervision, con un despliegue sobre el terreno y formación del personal que continúan a lo largo de 2024 y 2025.
Las cifras de cribado y detección de casos son reportadas de forma independiente por el PNUD y también por el fabricante del equipo, pero aún no se dispone de una validación clínica independiente por terceros de la precisión diagnóstica de la IA en el despliegue en Kirguistán (por ejemplo, sensibilidad/especificidad frente a diagnósticos confirmados) — una brecha real dado el papel central que desempeña el paso de lectura por IA en todo el enfoque.
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