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Carles Rubio
El proyecto ha desarrollado un sistema de bajo coste para diagnosticar la malaria y la esquistosomiasis mediante inteligencia artificial y un microscopio robotizado.
La Institución CERCA ha entregado los Premios Pioner 2025, un reconocimiento a las tesis doctorales recientes con mayor potencial para transformar el conocimiento científico en soluciones útiles para la sociedad y el mercado. Entre los proyectos galardonados se encuentra la tesis doctoral del Dr. Carles Rubio Maturana, investigador postdoctoral del grupo de Microbiología del Vall d’Hebron Institut de Recerca (VHIR).
El Dr. Rubio ha realizado la tesis dirigida por el Dr. Joan Joseph Munné, investigador del grupo de Microbiología del VHIR, y la Dra. Elisa Sayrol Clols, de la Universitat Politècnica de Catalunya. La tesis se llevó a cabo en el grupo de Microbiología del VHIR, en la Sección de Salud Internacional del Servicio de Microbiología del Hospital Vall d'Hebron y en el Centro de Enfermedades Transmisibles de Drassanes Vall d'Hebron, en colaboración con la Universitat Politècnica de Catalunya (Grupo de Biología Computacional y Sistemas Complejos, BIOCOM-SC). El proyecto ha sido cofinanciado por la Fundación Probitas y el Centro de Cooperación para el Desarrollo de la UPC.
El proyecto del Dr. Rubio ha consistido en el diseño y desarrollo de un sistema automatizado y de bajo coste para el diagnóstico de la malaria y la esquistosomiasis urogenital, dos enfermedades infecciosas con alta prevalencia en regiones tropicales y subtropicales y con un elevado impacto en los países del sur global. El sistema combina inteligencia artificial, análisis de imágenes digitales y un microscopio óptico convencional robotizado mediante piezas impresas en 3D.
La solución permite automatizar el cribado de las muestras, la captura de imágenes microscópicas y su análisis en tiempo real mediante redes neuronales convolucionales. Las imágenes se capturan con un dispositivo móvil, que guía los movimientos del microscopio y ejecuta los algoritmos de inteligencia artificial, facilitando posteriormente la validación de los resultados por parte de los profesionales de laboratorio.
“El objetivo principal del proyecto ha sido desarrollar una herramienta diagnóstica accesible, pensada para funcionar en laboratorios con recursos limitados sin renunciar al rigor y a la calidad diagnóstica”, explica el Dr. Carles Rubio. “La combinación de microscopía convencional, inteligencia artificial y tecnologías de bajo coste permite reducir el tiempo de análisis y apoyar a los profesionales sanitarios, especialmente en zonas donde estas enfermedades siguen teniendo un impacto muy elevado”.
Los modelos de inteligencia artificial desarrollados han demostrado elevados rendimientos diagnósticos tanto para la detección de parásitos de Plasmodium en muestras de sangre como para la identificación de huevos de Schistosoma haematobium en muestras de orina. El sistema ha alcanzado niveles de precisión y sensibilidad comparables a los de la microscopía convencional, con la ventaja de reducir el tiempo de análisis y estandarizar la técnica.
El sistema ha sido validado en el laboratorio de Microbiología del Hospital Universitari Vall d’Hebron y del Centro de Enfermedades Transmisibles y Salud Internacional Drassanes, así como en el Hospital Nossa Senhora da Paz de Cubal, Angola, situado en una zona de alta endemicidad para ambas enfermedades y con el que el hospital colabora desde hace más de 10 años.
La solución desarrollada es adaptable a la mayoría de microscopios ópticos convencionales, no requiere conexión a internet y está pensada para ser implementada sin grandes inversiones económicas. Los modelos 3D y parte del desarrollo tecnológico se han publicado en acceso abierto, y la base de datos de imágenes digitales etiquetadas está disponible para que otros grupos de investigación puedan entrenar y mejorar nuevos modelos de inteligencia artificial.
Además de su uso diagnóstico, la tecnología desarrollada puede tener aplicaciones en la formación de microscopistas, el control de calidad de las tinciones y el refuerzo de los sistemas de información de laboratorio en entornos con pocos recursos.
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