Generación de modelos alternativos basados en inteligencia computacional para tamización y diagnóstico de Tuberculosis pulmonar

La tuberculosis (TB) es una enfermedad considerada como emergencia mundial por laOrganización Mundial de la Salud (OMS), debido a que en los últimos cinco años ha sigo la mayorcausa de muerte dada por un agente infeccioso. Es una enfermedad que anualmente afectaalrededor de 10 millones de personas, pudiéndoles causar la muerte [1]. La infección por elbacilo Mycobacterium tuberculosis es una de las primeras causas de mortalidad a nivel mundial,siendo para el año 2016 causante de enfermedad en 10,4 millones de personas y causando lamuerte en 1,7 millones de personas, entre ellos 0,4 millones de personas con coinfección porVIH [2]. Se estima que aproximadamente un tercio de la población mundial tiene la infección ypuede desarrollar la enfermedad en cualquier momento, por ejemplo, cuando hayinmunodepresión [1]. De acuerdo a datos reportados por la organización mundial de la salud y laOrganización Panamericana de la Salud (OPS) en el reporte de la estrategia fin de latuberculosis, 18 países de las Américas, notificaron 14.402 defunciones por TB, a través de susestadísticas vitales en 2015, muchas de estas muertes pudieron ser evitadas [2].En Colombia, las tasas de incidencia y mortalidad a causa de la tuberculosis son elevadas. Parael año 2016 se notificaron al SIVIGILA (Sistema Nacional de Vigilancia en Salud Pública), 13871
casos notificados de tuberculosis pulmonar y extrapulmonar, que afecta a otras partes del cuerpo,donde 12439 corresponden a casos nuevos con incidencia de 25,7 casos por 100000 habitantes[3]. Dentro del protocolo nacional para el diagnóstico de la TB pulmonar latente y activa, se realizaun tamizaje clínico para descartar TB activa con base en unos síntomas específicos. Si nopresenta ningún síntoma se realiza una prueba de tuberculina (PPD) o prueba de interferongamma (IGRA), si por el contrario se presentan uno o más síntomas se investiga si hay TB activao los síntomas corresponden a otras enfermedades [4]. Sin embargo, a lo largo del territorionacional existen diferentes problemáticas relacionadas con la infraestructura necesaria para estastareas debido a características de pobreza, violencia y disponibilidad de laboratorios y equiposespecializados para el diagnóstico.Actualmente en el mundo, aplicaciones de ingeniería en el área de la salud están basadas entécnicas de inteligencia computacional, destacándose los llamados sistemas de apoyo a decisión(SAD), los cuales han sido anteriormente usados en sistemas económicos, sistemas de análisisde crédito y en estudios de marketing, para enfocar la venta de productos o servicios, y también elárea de salud. En estas últimas, se muestran útiles en tareas de apoyo al diagnóstico y pronósticode enfermedades, como ayuda a los profesionales del área de la salud, donde los tiempos yprocesos pueden ser optimizados [5].La presente propuesta pretende usar técnicas de inteligencia computacional para realizartamización y diagnóstico de TB pulmonar activa, empleando algoritmos basados en redesneuronales y lógica difusa aplicados en datos que se obtendrán en conjunto con profesionales dela Unidad de Servicios de Salud Santa Clara perteneciente a la subred integrada de servicios desalud Centro Oriente. Posteriormente, se realizará el procesamiento de las variables adquiridas,las cuales permitan realizar tareas de tamización y diagnóstico para comunidades de bajosrecursos. Inicialmente se trabajará en el software Matlab y posteriormente de se planteará undesarrollo de una aplicación informática para realizar estas tareas de forma más automática. Deesta forma se plantea como objetivo general de esta propuesta generar modelos de tamizacióncon herramientas alternativas basadas en inteligencia computacional que permitan tener unacaracterización de la TB en entornos con situaciones precarias