Un equipo de investigadores peruanos, docentes de la Facultad de Medicina Humana (FMH) y de la Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática (FISI), de la Universidad Nacional de la Amazonía Peruana (UNAP) ha logrado un avance significativo en la lucha contra la malaria mediante el desarrollo de un sistema automatizado basado en inteligencia artificial capaz de detectar parásitos del género Plasmodium en muestras de sangre, utilizando imágenes capturadas incluso con teléfonos móviles.

La investigación, publicada en la revista científica internacional Applied Sciences (MDPI), demuestra que el uso de redes neuronales convolucionales (CNN) puede alcanzar altos niveles de precisión, sensibilidad y confiabilidad diagnóstica, comparables —y en algunos casos superiores— a la observación tradicional realizada por especialistas en microscopía. El estudio evaluó miles de imágenes de frotis sanguíneos teñidos, procesadas mediante algoritmos de aprendizaje profundo entrenados para reconocer patrones microscópicos característicos del parásito de la malaria. Los resultados evidencian que el sistema: • Identifica con alta exactitud la presencia del parásito Plasmodium. • Reduce el margen de error humano en el diagnóstico. • Disminuye significativamente el tiempo requerido para analizar muestras. • Puede adaptarse a entornos con recursos limitados, donde escasean especialistas.

Uno de los aportes más relevantes es la viabilidad del uso de teléfonos móviles acoplados a microscopios, lo que abre la puerta a soluciones de diagnóstico accesibles para zonas rurales y amazónicas, donde la malaria sigue siendo un problema de salud pública.

La investigación fue liderada por Hugo Rodríguez Ferrucci, investigador y docente de la Facultad de Medicina Humana de la UNAP, junto a un equipo multidisciplinario conformado principalmente por ingenieros de sistemas, electrónicos y especialistas en investigación aplicada. Entre los autores destacan Jhosephi Vásquez Ascate, Bill Bardales Layche, Carlos Ramírez Calderón, Carlos García Cortegano, Alejandro Reátegui Pezo, Katty Arista Flores y Juan Ramírez Calderón. Todos ellos de la UNAP, institución que se consolida como un referente en investigación tecnológica aplicada a problemas de salud regional. El equipo contó además con la colaboración de Rodolfo Cárdenas Vigo, del Instituto de Investigaciones de la Amazonía Peruana (IIAP), Erwin Dianderas Caut, de la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), que aportaron experiencia en ingeniería electrónica y procesamiento de imágenes.

Los investigadores señalan que esta tecnología podría convertirse en una herramienta de apoyo clave para el personal de salud, especialmente en zonas endémicas donde el diagnóstico temprano es vital para reducir complicaciones y mortalidad.

Asimismo, el estudio sienta las bases para futuras aplicaciones de la inteligencia artificial en el diagnóstico de otras enfermedades infecciosas, fortaleciendo la capacidad científica del país y demostrando que la innovación desde la Amazonía peruana puede tener impacto global. Este trabajo no solo representa un avance tecnológico, sino también un ejemplo concreto de cómo la ciencia peruana puede responder a desafíos urgentes de salud pública con soluciones modernas, accesibles y socialmente relevantes.