Anuncio de proyectos de salud financiados

Hoy, estamos orgullosos de compartir la primera ronda de premios en el campo de salud de Lacuna Fund. Los equipos seleccionados para la financiación están desbloqueando el poder del aprendizaje automático en todo el mundo, desde las provincias rurales de Nepal hasta los barrios de Chicago, EE. UU.

Extendemos nuestro profundo agradecimiento a los miembros del Panel Asesor Técnico de Salud de 2021, quienes fueron fundamentales en la selección de proyectos preparados para tener un impacto en las comunidades, los diferentes sectores y el mundo:

  • Dr. Alistair Johnson, Hospital for Sick Children
  • Chinasa T. Okolo, Universidad de Cornell
  • Clement Adebamowo, Facultad de Medicina de la Universidad de Maryland
  • Curtis P. Langlotz, Universidad de Stanford
  • Ivor Braden Horn, Google
  • Mahlet (Milly) Zimeta, Open Data Institute
  • Sanmi (Oluwasanmi) Koyejo, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign
  • Sekou L. Remy, IBM Research, África

También agradecemos a nuestros patrocinadores que apoyaron esta convocatoria de propuestas, como The Rockefeller Foundation, Google.org, Wellcome Trust, la Fundación Gordon y Betty Moore, la Fundación Patrick J McGovern y la Fundación Robert Wood Johnson.

Esta convocatoria tiene como objetivo abordar las desigualdades a nivel mundial en los resultados de la atención médica en los Estados Unidos y en los países de ingresos bajos y medios (LMIC, por sus siglas en inglés). De un grupo de más de 60 solicitudes, los equipos seleccionados para la financiación respaldarán una variedad de necesidades en el sector de la atención médica y así impulsarán avances en los diagnósticos médicos, la desnutrición infantil, el manejo del dolor crónico y más.

Siempre nos inspiran los movimientos liderados por la comunidad con respecto a los conjuntos de datos desarrollados y de propiedad local que logran que la IA ofrezca soluciones tangibles en todo el mundo. Lea sobre algunos de los proyectos seleccionados a continuación y obtenga más información sobre el portafolio completo aquí ¡y no olvide ayudarnos a correr la voz sobre estas emocionantes iniciativas de conjuntos de datos en Twitter y LinkedIn!


Conjunto de Datos de Imágenes de Rayos X de Tórax para Múltiples Enfermedades Cardiorrespiratorias

Las enfermedades cardiorrespiratorias son problemas graves de salud pública en todo el mundo que siguen estando entre las principales causas de muerte a nivel mundial. Sin embargo, no hay muchos conjuntos de datos disponibles públicamente de África, lo que dificulta determinar si las herramientas y técnicas desarrolladas en otros lugares son efectivas en este contexto. El equipo de este proyecto creará un conjunto de datos de rayos X de tórax abiertos y etiquetados para múltiples enfermedades cardiorrespiratorias en Etiopía, para impulsar el trabajo de los investigadores y profesionales en África, adaptar los métodos actuales al contexto africano y crear tecnologías de asistencia que empoderen a los radiólogos.

Prevemos que este conjunto de datos tenga un impacto principalmente en la investigación y las aplicaciones del dominio de imágenes médicas. También será fundamental para los investigadores en el procesamiento del lenguaje natural y los emprendedores en imágenes médicas.”

Reducción de la Malnutrición Infantil en Chile a través de una Base de Datos Multidimensional Integrada

Este proyecto creará una base de datos integrada para el estado nutricional infantil, la caracterización socioeconómica y demográfica, el rendimiento académico de los estudiantes, y para el uso y los costos de atención médica relacionados con la desnutrición, el sobrepeso y la obesidad infantil en Chile. La malnutrición infantil es un proceso patológico con causas multidimensionales que aumenta el riesgo de diagnósticos con condiciones de salud crónicas, aumenta los gastos de atención médica, reduce la productividad y conduce a tener una muerte prematura. Este equipo apoyará la creación del conjunto de datos y de la infraestructura base para que sea accesible de manera segura para los investigadores y los encargados de elaborar políticas y al mismo tiempo proteger la privacidad.

La malnutrición en los primeros años de vida puede causar problemas permanentes en el crecimiento y el desarrollo, y provocar varias complicaciones en la salud a lo largo de la vida. Chile tiene la cuarta tasa más alta de obesidad infantil en América y su prevalencia es mayor en comunidades vulnerables. Además, la COVID-19 interrumpió el acceso a los alimentos y causó inseguridad alimentaria. Con el apoyo de Lacuna Fund, un equipo interdisciplinario de científicos e investigadores de datos integrará diferentes bases de datos que facilitarán el uso de la investigación aplicada para ayudar a los encargados de elaborar políticas a enfocarse en la población de riesgo, construir sistemas predictivos que ayuden a prevenir esos riesgos y desarrollar intervenciones que logren un cambio de comportamiento.”

– Nieves Valdés, investigadora principal, equipo de proyecto de Reducción de la malnutrición Infantil en Chile

Microscopía de Teléfonos Inteligentes Asistida por IA Para la Detección Automática de Parásitos que Causan Diarrea

Este proyecto creará un conjunto de datos de imágenes del sistema de microscopía de bajo costo basado en teléfonos inteligentes para permitir la detección automática y en tiempo real de protozoos que causan diarrea, incluso en lugares que carecen de expertos o de costosos microscopios tradicionales. La diarrea es la segunda causa principal de muerte en niños menores de cinco años en todo el mundo y la mayoría de las muertes ocurren en los LMIC. Con el uso de microscopios tradicionales y microscopios basados en teléfonos inteligentes en muestras de vegetales, agua y heces humanas de las provincias de Nepal, el equipo creará un nuevo conjunto de datos anotados de ooquistes de Cryptosporidium y Giardia. Para proporcionar resultados de referencia, también se implementarán y evaluarán métodos de aprendizaje de última generación para la detección automática de ooquistes de Giardia y Cryptosporidium en un conjunto de prueba independiente que se lanzará como parte del conjunto de datos.

Estamos entusiasmados por comenzar este proyecto multidisciplinario que involucra a investigadores y profesionales de diferentes campos, como investigadores de IA, expertos en microscopía y óptica, expertos en química y dispositivos de bajo costo, médicos, patólogos, expertos en salud pública, etc.”

– Bishesh Khanal, investigador principal, NAAMII