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Un estudio de la Universidad de Lausana (Suiza) presentado en ESCMID Global 2025 (celebrado en Viena, Austria) ha demostrado que una ecografía pulmonar impulsada por IA supera a los expertos humanos en un 9% en el diagnóstico de tuberculosis pulmonar (TB).
La suite ULTR-AI analiza imágenes de ecógrafos portátiles conectados a teléfonos inteligentes, ofreciendo una alternativa rápida, escalable y sin esputo para la detección de la tuberculosis.
Los resultados superan los estándares de la Organización Mundial de la Salud (OMS) para el diagnóstico de tuberculosis pulmonar, lo que representa una gran oportunidad para un triaje de la tuberculosis accesible y eficiente.
A pesar de las disminuciones mundiales anteriores, las tasas de tuberculosis aumentaron un 4,6% entre 2020 y 2023. La detección temprana y el diagnóstico rápido son componentes fundamentales de la «Estrategia para poner fin a la tuberculosis» de la OMS, pero muchos países con alta carga de tuberculosis experimentan un abandono sustancial de pacientes en la etapa de diagnóstico debido al alto costo de los equipos de radiografía de tórax y la escasez de radiólogos capacitados.
«Estos desafíos subrayan la urgente necesidad de herramientas de diagnóstico más accesibles», detalla Véronique Suttels, investigadora doctoral en la Universidad de Lausana, y autora principal del estudio.
«La suite ULTR-AI aprovecha algoritmos de aprendizaje profundo para interpretar la ecografía pulmonar en tiempo real, lo que facilita el acceso a la herramienta para el triaje de la tuberculosis, especialmente para el personal sanitario con formación mínima en zonas rurales. Al reducir la dependencia del operador y estandarizar la prueba, esta tecnología puede ayudar a diagnosticar a los pacientes de forma más rápida y eficiente», señala.
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