El programa con IA que reconoce a las serpientes para tratar su mordedura

Cada año, más de cinco millones de personas son mordidas por serpientes venenosas; de ellas, dos millones sufren efectos graves. Entre 81.000 y 138.000 fallecen fruto de estas mordeduras y muchas otras –se estima que más de 400.000 personas al año– quedan con discapacidades de por vida (desde ceguera hasta amputaciones).

Y, en cuanto muerden, el tiempo corre en contra, por lo que es crucial contar con un antídoto o tratamiento eficaz. Pero cuando no se sabe qué serpiente ha sido, para identificar el género (y por tanto, seleccionar el adecuado) se analizan los síntomas. De estos se puede deducir, en parte, cuál ha atacado al paciente (o al menos el género) y decidir el antídoto a emplear.

Porque cuando se desconoce incluso esto puede desperdiciarse mucho antiveneno. Y este es también un producto tóxico que puede causar algunos efectos secundarios tipo anafilaxia, alergia, etc. Además, son muy caros. Un tratamiento puede costar varios cientos de euros y la reserva es escasa dado que la producción es limitada. Y un médico que no sabe mucho de mordeduras de serpiente o que no tiene mucha experiencia va a usar antiveneno en cuanto ve a un paciente

Además, hay especies que precisan de un tratamiento diferente aunque compartan el género. Es el caso de la mamba: la verde es poco peligrosa y con tres-cuatro dosis de antídoto puede ser suficiente; sin embargo, la negra necesita entre seis y nueve. En este caso cambia bastante el enfoque de tratamiento, la cantidad de dosis o la gravedad que anticipamos que puede provocar.

Por todo ello Médicos sin Fronteras (MSF) ha desarrollado una herramienta que ayuda a identificar la serpiente detrás de una mordedura para saber si es venenosa o no y poder actuar en consecuencia y con rapidez seleccionando el suero antiofídico adecuado. Se trata de un paso importante, ya que, incluso con el antídoto adecuado, el tratamiento depende en primer lugar de la correcta identificación de la especie. Los venenos que emplean las serpientes para cazar o para defenderse, difieren.

«Es difícil identificar la serpiente incluso cuando la hemos visto. He trabajado Sudán del Sur, Camerún o Nepal y les enseñaba un álbum de fotos a los pacientes con imágenes de cobras, mambas, víboras o culebras propias de cada país. Pero puede haber como 15 o 20 especies diferentes y se confunden mucho. Algunas son muy parecidas, se camuflan como tóxicas y es muy complicado identificarlas. Vimos que hay un nivel de error bastante alto», explica Gabriel Alcoba, referente médico de mordedura de serpiente de MSF.

El software de identificación está alimentado con más de 380.000 imágenes de distintas especies

La herramienta, un proyecto piloto diseñado por MSF y la Universidad de Ginebra, consiste en un software de reconocimiento de animales basado en Inteligencia Artificial (IA) que ayudará a los que no son especialistas en estos animales a distinguir las venenosas de las comunes y a mejorar la selección del antídoto para tratar a los pacientes.

Con la ayuda de un programa de IA alimentado con más de 380.000 imágenes de serpientes, la aplicación ayuda a los equipos médicos a encontrar antídotos adecuados para tratar a sus pacientes, pero también a las víctimas ubicadas lejos de las clínicas. Así, cuando se introducen en la aplicación una foto de la serpiente y el país en el que se ha tomado la imagen, el sistema arroja un porcentaje de probabilidad de que sea una determinada.

Por el momento, esta herramienta está siendo empleada en Sudán del Sur en el proyecto piloto que MSF lleva a cabo en Twic y Abyei. Se ha elegido este país porque tiene uno de los números más bajos de estudios sobre serpientes, pero experimenta una de las tasas más altas de ingresos por sus mordeduras en los centros médicos de MSF. Solo entre enero y julio de este año, MSF ha tratado a más de 300 pacientes por este motivo en centros sanitarios de todo el país. Cada año, MSF atiende a más de 7.000 pacientes en sus proyectos de todo el mundo (el 80%, en África subsahariana).

Determinar el género

Los equipos de MSF visitan las aldeas y toman fotos de las serpientes de la zona. «Estamos en una fase en la que alimentamos la herramienta con fotos de nuestros equipos en el entorno del hospital. Estamos en la fase de alimentación de la máquina. Sabemos que para algunas especies tenemos un nivel de precisión excelente sobre todo para las víboras y las cobras más importantes», explica Alcoba. «Necesitamos que la máquina que nos ayude a determinar el género de la serpiente porque es este el que determina el antiveneno que debemos emplear aunque queremos llegar al nivel de precisión de determinar la especie», concluye el experto de MSF.