Estudio pionero en Sierra Leona para detectar cardiopatía reumática en escolares

La cardiopatía reumática, una enfermedad vinculada a la pobreza, afecta a millones de personas en todo el mundo y avanza silenciosamente en regiones con acceso limitado al diagnóstico temprano. En este contexto, un equipo de la UNED ha llevado a cabo un estudio innovador en Sierra Leona, que combina trabajo de campo y tecnología para detectar esta patología en estudiantes.

La investigación es parte de la tesis doctoral de Belén Fernández de Toro, quien trabaja bajo el Programa de Doctorado en Sistemas Inteligentes de la UNED. Este estudio ha sido realizado por investigadores del CISAD y del Departamento de Inteligencia Artificial. Publicada el 19 de marzo, la investigación explora cómo la inteligencia artificial puede ampliar el cribado en áreas con falta de personal sanitario especializado.

La cardiopatía reumática, que puede ser mortal, es consecuencia de infecciones por estreptococo del grupo A y afecta a aproximadamente 55 millones de personas en todo el mundo, especialmente en países con ingresos bajos y medios. La detección temprana es crucial; mediante ecocardiografía se pueden identificar daños cardíacos antes de que aparezcan síntomas, aunque esta técnica requiere personal cualificado, escaso en muchas regiones donde la enfermedad es endémica.

Estrategias para abordar el problema

Sierra Leona fue elegida como lugar del estudio debido a la falta de datos sobre cardiopatía reumática (RHD) en el país. Fernández de Toro explica: “No hay datos sobre RHD aquí. Por las condiciones socioeconómicas y lo que ocurre en países vecinos, podemos suponer que la incidencia es alta”. La investigadora se conectó con la Fundación Milla 91, que brinda ayuda médica y material escolar a comunidades locales.

A través de esta colaboración, se logró involucrar a dos cardiólogas del Hospital La Paz para llevar a cabo las ecocardiografías. La ONG facilitó el acceso a la comunidad local y garantizó continuidad asistencial para los casos positivos detectados, comprometiéndose a cubrir los tratamientos necesarios.

El trabajo se realizó en el colegio Our Lady of Guadalupe, donde se realizaron ecocardiografías a 604 alumnas de secundaria. Este grupo es especialmente relevante para un cribado temprano efectivo. El equipo ya había trabajado previamente en Makeni, donde exploraron técnicas relacionadas con el diagnóstico del cáncer de mama.

Dificultades encontradas durante el estudio

A pesar del éxito inicial, el equipo enfrentó retos significativos durante su trabajo. “Uno de los principales fue atender al mayor número posible de estudiantes”, afirma Fernández de Toro. En solo dos semanas, combinaron pruebas intensivas con sesiones informativas y obtención de consentimientos.

Ajustar las prácticas clínicas habituales fue necesario debido a las condiciones locales. Las cardiólogas tuvieron que sacrificar exhaustividad para poder realizar más ecocardiografías rápidamente. Durante este tiempo, explicaron los procedimientos y recogieron consentimientos mientras realizaban las pruebas necesarias.

Aunque la mayoría estaba sana, se identificaron hallazgos compatibles con fases tempranas de la enfermedad en 13 alumnas. Estos estadios subclínicos permiten intervenir antes que aparezcan síntomas visibles.

Papel crucial de la inteligencia artificial

Un aspecto clave del estudio es el uso potencial de la inteligencia artificial (IA) para facilitar el cribado. Los investigadores proponen un modelo bifásico: una fase inicial rápida seguida por una segunda más exhaustiva para confirmar casos sospechosos. “Es en esa primera fase donde la IA puede aportar más”, indica Fernández de Toro.

En contextos donde faltan médicos, se busca capacitar al personal no especializado para realizar exploraciones básicas utilizando dispositivos portátiles guiados por sistemas que identifiquen anomalías en tiempo real. Esto podría aumentar significativamente el número evaluado y optimizar recursos disponibles.

"Idealmente, deberíamos hacer ecocardiografías a todos los niños escolares donde esta enfermedad sea endémica", concluye Fernández. "La IA permite identificar aquellos con mayor riesgo para derivarlos a médicos especializados".

Una experiencia transformadora para todos

Aparte del impacto científico, esta experiencia dejó una profunda huella humana entre los investigadores. Durante su estancia, convivieron con la comunidad religiosa gestionando el colegio local: “La acogida fue extraordinaria”, recuerda Fernández.

Algunas alumnas participaron activamente en explicar el estudio a sus compañeras, e incluso organizaron una despedida llena de bailes tradicionales y regalos simbólicos al final del proyecto.

"El estudio ha sido una oportunidad para ver una realidad compleja pero también para comprobar cómo puede impactar positivamente cuando conectamos investigación e innovación tecnológica con necesidades reales", concluye Fernández. En un mundo donde las enfermedades asociadas a la pobreza suelen recibir menos atención, iniciativas como esta representan un cambio hacia un enfoque más integral que combina tecnología avanzada y trabajo comunitario para mejorar diagnósticos donde más se necesita.

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