{"id":209766,"date":"2026-10-08T09:28:03","date_gmt":"2026-10-08T08:28:03","guid":{"rendered":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/desarrollan-un-sistema-de-ia-para-detectar-una-de-las-infecciones-sexuales-mas-frecuentes-del-mundo\/"},"modified":"2026-10-08T09:28:03","modified_gmt":"2026-10-08T08:28:03","slug":"desarrollan-un-sistema-de-ia-para-detectar-una-de-las-infecciones-sexuales-mas-frecuentes-del-mundo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/helloproject.es\/vigilancia\/desarrollan-un-sistema-de-ia-para-detectar-una-de-las-infecciones-sexuales-mas-frecuentes-del-mundo\/","title":{"rendered":"Desarrollan un sistema de IA para detectar una de las infecciones sexuales m\u00e1s frecuentes del mundo"},"content":{"rendered":"

Un equipo cient\u00edfico liderado por el Hospital Universitario Pr\u00edncipe de Asturias (HUPA) ha desarrollado desarrollo de un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de detectar la presencia de Trichomonas vaginalis, uno de los microorganismos responsables de la infecci\u00f3n de transmisi\u00f3n sexual (ITS) no viral m\u00e1s frecuente en el mundo, la tricomoniasis.<\/p>\n

El sistema identific\u00f3 correctamente el 93 % de los casos positivos<\/p>\n

El trabajo, realizado junto al grupo de investigaci\u00f3n Computaci\u00f3n en Salud y Sistemas Inteligentes<\/a> de la Universidad de Alcal\u00e1 (UAH) y publicado en la revista Diagnostics<\/a>, demuestra que la aplicaci\u00f3n de inteligencia artificial sobre im\u00e1genes microsc\u00f3picas obtenidas durante la pr\u00e1ctica cl\u00ednica habitual puede mejorar la capacidad diagn\u00f3stica de una t\u00e9cnica ampliamente implantada en los laboratorios (la tinci\u00f3n de Gram), sin necesidad de incorporar nuevas pruebas ni modificar los circuitos asistenciales.<\/p>\n

Para validar el sistema, el Servicio de Microbiolog\u00eda del Hospital Universitario Pr\u00edncipe de Asturias llev\u00f3 a cabo una prueba independiente con 380 im\u00e1genes que utiliz\u00f3 como el est\u00e1ndar de referencia para que el equipo de ingenieros de la UAH entrenara al algoritmo para detectar los casos positivos y validar este modelo de inteligencia artificial.<\/p>\n

Los resultados mostraron un elevado rendimiento diagn\u00f3stico del sistema, que identific\u00f3 correctamente el 93 % de los casos positivos. Estos datos implican que el sistema podr\u00eda integrarse en el futuro como una herramienta de apoyo a la decisi\u00f3n cl\u00ednica o de cribado en los laboratorios de microbiolog\u00eda, ayudando a los profesionales a identificar casos dudosos y favoreciendo un diagn\u00f3stico m\u00e1s precoz, especialmente en entornos donde el acceso a t\u00e9cnicas moleculares es limitado.<\/p>\n


\n \"Aumentan
\n <\/a><\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Aumentan en Europa los casos de gonorrea resistente a los antibi\u00f3ticos<\/h3>\n

<\/p>\n


\n SINC
\n <\/a> <\/p>\n

<\/a><\/p>\n

Evaluaci\u00f3n de casos sospechosos<\/h2>\n

Para los investigadores, uno de los principales valores de esta tecnolog\u00eda es que la informaci\u00f3n extra\u00edda en la preparaci\u00f3n microsc\u00f3pica rutinaria y que resulta dif\u00edcil de reconocer visualmente para muchos microbi\u00f3logos, en una informaci\u00f3n diagn\u00f3stica de apoyo para el personal sanitario. De este modo, el sistema podr\u00eda servir para seleccionar con mayor rapidez los casos sospechosos que necesitan una evaluaci\u00f3n adicional o una prueba molecular de confirmaci\u00f3n.<\/p>\n

El siguiente paso ser\u00e1 validar el sistema en estudios prospectivos<\/p>\n

Ahora el siguiente paso ser\u00e1 validar el sistema en estudios prospectivos y en diferentes entornos asistenciales, todo ello con el objetivo de facilitar una futura incorporaci\u00f3n de este sistema a la pr\u00e1ctica cl\u00ednica habitual.<\/p>\n

Adem\u00e1s, este estudio muestra el potencial de la inteligencia artificial para ayudar en el diagn\u00f3stico de enfermedades y, sobre todo, para aportar un valor a\u00f1adido al an\u00e1lisis de muestras de laboratorio. Gracias a la IA, una misma muestra de laboratorio podr\u00e1 en el futuro ofrecernos m\u00e1s informaci\u00f3n y, sobre todo, una informaci\u00f3n m\u00e1s precisa.<\/p>\n

La tricomoniasis afecta cada a\u00f1o a entre 170 y 190 millones de personas en todo el mundo. En las mujeres, la infecci\u00f3n puede provocar flujo vaginal anormal, picor, irritaci\u00f3n, molestias al orinar o durante las relaciones sexuales.<\/p>\n

Una proporci\u00f3n importante de los casos de tricomoniasis cursa sin s\u00edntomas, lo que dificulta su diagn\u00f3stico. Si no se trata, puede asociarse a complicaciones como enfermedad inflamatoria p\u00e9lvica, infertilidad, parto prematuro y bajo peso al nacer, adem\u00e1s de aumentar el riesgo de adquirir o transmitir otras infecciones de transmisi\u00f3n sexual, incluido el VIH.<\/p>\n

En Espa\u00f1a, la prevalencia de la esta enfermedad es de un 3%, un porcentaje inferior al registrado en otras regiones del mundo, pero sigue representando un importante problema de salud p\u00fablica debido a que un elevado n\u00famero de casos cursa sin s\u00edntomas, lo que dificulta su diagn\u00f3stico y favorece su transmisi\u00f3n.<\/p>\n

Referencia:<\/p>\n

Fernando Ernesto Ortega-Ojeda\u00a0, Jos\u00e9-Manuel G\u00f3mez-Pulido et al. AI-Assisted Diagnosis of Trichomonas vaginalis from Routine Gram-Stained Vaginal Smears. Diagnostics<\/a> (2026).<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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