Microorganism Recognition Assisted by AI
Toma una foto o selecciona una imagen del microorganismo
Este sistema es solo para investigación y no debe usarse para diagnóstico clínico. Al subir imágenes, aceptas su uso para mejorar el modelo.
MICRAI (Microorganism Recognition Assisted by AI) es un sistema de inteligencia artificial desarrollado como prueba de concepto, cuyo propósito es explorar el potencial del aprendizaje automático en la detección de microorganismos a partir de imágenes microscópicas. Este modelo inicial fue entrenado con un número limitado de imágenes disponibles, por lo que su precisión actual es modesta y está en fase de mejora continua.
Para esta primera etapa se eligió Blastocystis, un microorganismo muy prevalente en los seres humanos que, por su notable pleomorfismo (es decir, su capacidad de presentar múltiples formas), en ocasiones dificulta su identificación por parte del personal humano. Esto lo convierte en un organismo especialmente interesante para explorar cómo la inteligencia artificial podría apoyar en su reconocimiento.
Si bien en otros países se han desarrollado sistemas de inteligencia artificial para la identificación de parásitos y otros microorganismos en imágenes microscópicas (por ejemplo, para Plasmodium o helmintos), en su mayoría corresponden a proyectos de grandes universidades o empresas tecnológicas y no suelen estar diseñados para responder a las particularidades locales de América Latina. En Colombia, aunque existen iniciativas valiosas en IA aplicadas a epidemiología, resistencia antimicrobiana y patología digital, MICRAI es, hasta donde se sabe, la primera iniciativa enfocada en la identificación asistida por IA de Blastocystis y otros parásitos intestinales, con un enfoque académico y adaptado al contexto nacional.
El objetivo principal de esta aplicación es facilitar la recolección de imágenes, que serán revisadas por un experto y empleadas para fortalecer el entrenamiento del modelo. De esta manera, se busca avanzar hacia herramientas cada vez más precisas que contribuyan al estudio de los parásitos intestinales. MICRAI aspira a convertirse en un aliado que complemente el trabajo de los profesionales de laboratorio y contribuya al avance de la investigación en microbiología.
Es importante destacar que este sistema no tiene ningún fin diagnóstico y no debe ser utilizado como sustituto de una evaluación realizada por un profesional de la salud.
MICRAI fue diseñado para ser sencillo de utilizar y permitir la participación activa de la comunidad académica y científica. El proceso consiste en:
Cada imagen aportada contribuye al crecimiento y perfeccionamiento del sistema.
MICRAI es el primer modelo de una serie de herramientas que se proyectan para la detección de otros parásitos intestinales de importancia en salud pública, como:
Actualmente se encuentra en fase temprana, orientado principalmente a la recolección de imágenes y al entrenamiento progresivo de los modelos, siempre bajo revisión de expertos.
Si bien el enfoque inicial está en el ámbito de la salud humana, esta tecnología tiene un claro potencial para ser adaptada al campo veterinario y al análisis de muestras ambientales. De esta forma, MICRAI podría aportar en el futuro a la vigilancia sanitaria, la salud animal y la seguridad alimentaria.
Dado el número reducido de imágenes utilizadas en el entrenamiento inicial, el sistema tiene limitaciones en su capacidad actual de predicción. Sin embargo, su diseño está pensado para que, con el uso y la recolección de nuevas imágenes validadas por expertos, el modelo mejore progresivamente su desempeño.
MICRAI se enmarca en un proceso de mejora constante. Cada imagen que se incorpora, bajo criterios éticos y de anonimato, fortalece la base de datos y permite optimizar los algoritmos, en beneficio de la comunidad científica y académica.
Este proyecto fue desarrollado por el profesor Miguel Ángel Toro Londoño, microbiólogo de la Universidad de Antioquia, con maestría en Biología (énfasis en Parasitología Molecular) de la misma universidad y doctorado en Señalización Celular (énfasis en Biología Molecular y Bioquímica de Parásitos) de la Universidad de Alcalá, en España. Realizó posdoctorados en el Centro Nacional de Secuenciación Genómica y en el Max Planck Tandem Group de Biología Reproductiva de Mosquitos, ambos en la Universidad de Antioquia.
Desde 2021 se desempeña como profesor de Parasitología en el pregrado de Medicina, adscrito al Departamento de Microbiología y Parasitología y al Grupo de Parasitología de la Facultad de Medicina de la Universidad de Antioquia. Su trabajo busca contribuir con soluciones prácticas y aplicables al avance de la microbiología y al fortalecimiento de la formación académica en el país.
Contacto: miguel.toro@udea.edu.co
ORCID: 0000-0002-7607-5151
MICRAI fue desarrollado utilizando tecnologías de código abierto y herramientas modernas como: