Reducir la incidencia de una enfermedad que cada minuto mata a un niño en el mundo es el propósito de MalariaSpot, una suerte de ‘juego’ creado por el investigador Miguel Luengo-Oroz, beneficiario del Programa Internacional de Captación de Talento del Campus de Excelencia Internacional Campus Moncloa y que desarrolla su trabajo con el grupo de Tecnología de Imágenes Biomédicas de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).
Por ese motivo la Fundación Ashoka, una importante red internacional de Emprendores Sociales Innovadores, ha reconocido el trabajo llevado a cabo por Luengo-Oroz por ser una de esas personas que demuestran que entre todos es posible cambiar el mundo.
El proceso de selección para nombrar a nuevos emprendedores sociales por parte de Ashoka es largo y riguroso. Desde su constitución, hace 30 años, la fundación ha impulsado el trabajo de más de 3.000 emprendedores en 70 países. En España, ha seleccionado un total de 23.
¿Cómo hacerse cazador de malaria?
La idea de MalariaSpot es que el diagnóstico de la malaria, la búsqueda de parásitos en la sangre, puede llevarle a un profesional 30 minutos. Sin embargo, estos son fáciles de reconocer y se pueden observar en imágenes médicas. Y ahí es donde comienza el juego.
El investigador Luengo-Orozco es consciente de que se invierten millones de horas al día en todo el mundo jugando a videojuegos, así que… ¿por qué no usar una parte de ese tiempo a ayudar a combatir la malaria? «Un pequeñísimo porcentaje sería suficiente para diagnosticar todos los casos de esta enfermedad en el mundo», explica el investigador.
De este modo, los voluntarios que quieran convertirse en ‘cazadores’ de malaria’ solo tienen que descargarse la versión del juego que hay para móvil, ‘Malaria Hunter’, o jugar a través del ordenador en www.malariaspot.org .
Una primera pantalla muestra el tipo de ‘mancha’ que representa un glóbulo blanco y la que es de un parásito. Tras eso, el jugador reconocerá en muestras de sangre reales y digitalizadas las que se corresponden a la malaria. Esas son el objetivo del jugador.
«La idea fundamental es que combinando los clic de varios voluntarios no expertos que juegan analizando la misma imagen, podemos obtener un recuento de parásitos de gran precisión. La fusión de los resultados obtenidos por 22 voluntarios sin experiencia previa o 13 voluntarios entrenados durante un minuto permite obtener un recuento de parásitos perfecto, tan preciso como el de un experto microscopista», explica el investigador.
