Artificial intelligence and innovation to optimize the tuberculosis diagnostic process

Authors

DOI:

https://doi.org/10.17843/rpmesp.2020.373.5585

Keywords:

Tuberculosis, Diagnosis, Artificial Intelligence, Inventions, Urban Health, Peru

Abstract

Tuberculosis remains an urgent issue on the urban health agenda, especially in low- and middle-income countries. There is a need to develop and implement innovative and effective solutions in the tuberculosis diagnostic process. In this article, We describe the importance of artificial intelligence as a strategy to address tuberculosis control, particularly by providing timely diagnosis. Besides technological factors, the role of socio-technical, cultural and organizational factors is emphasized. The eRx tool involving deep learning algorithms and specifically the use of convolutional neural networks is presented as a case study. eRx is a promising artificial intelligence-based tool for the diagnosis of tuberculosis; which comprises a variety of innovative techniques involving remote X-ray analysis for suspected tuberculosis cases. Innovations based on artificial intelligence tools can optimize the diagnostic process for tuberculosis and other communicable diseases.

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Author Biographies

  • Walter H. Curioso, Universidad Continental, Lima, Perú. Médico cirujano, doctor en Informática Biomédica
    Médico Cirujano, Doctor (Ph.D.) en Informática Biomédica por la Universidad de Washington (UW) de los Estados Unidos (USA), y Máster en Salud Publica por la misma universidad. Cuenta con más de 20 años de experiencia profesional en el ámbito público y privado, en temas relacionados a Salud Pública, Gestión del Conocimiento, Ciencia, Tecnología y Gobierno Electrónico. Es consultor internacional en Tecnologías de la Información y Comunicación en Salud, Telemedicina, Telesalud y Salud Publica para instituciones como la Organización Panamericana de la Salud (OPS), la Comisión Económica para América Latina (CEPAL) - Naciones Unidas, la Asociación de Informática Médica de los EE. UU. (AMIA), los Institutos Nacionales de la Salud de los EE.UU. (NIH) y el Banco Interamericano de Desarrollo (BID). Cuenta con experiencia en gestión pública, docencia universitaria a nivel postgrado y ha liderado proyectos nacionales en el campo de la Salud Electrónica, Gestión de la Calidad de la Educación, Ciencia y Tecnología. Ha publicado más de 120 artículos científicos en las principales revistas indizadas y libros a nivel nacional e internacional. Ex Viceministro de Políticas y Evaluación Social del Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social. Fue Asesor del Ministro de Salud en el MINSA. Anteriormente se desempeñó como Asesor del Despacho Viceministerial de Salud Pública del Ministerio de Salud (MINSA), y como Director General de la Oficina General de Estadística e Informática del MINSA. Fue Superintendente Adjunto de Regulación y Fiscalización, y Secretario General encargado de la Superintendencia Nacional de Salud - SUSALUD. Ha sido Director de Evaluación y Gestión del Conocimiento del Consejo Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación Tecnológica (CONCYTEC) de la Presidencia del Consejo de Ministros. Además ha trabajado como Jefe de la Oficina de Promoción a la Investigación de la UPCH. Actualmente se desempeña como Vicerrector de Investigación de la Universidad Continental en Perú. Además es Profesor Asociado Afiliado de la División de Informática Biomédica de la Escuela de Medicina de la Universidad de Washington de los Estados Unidos.
  • Maria J. Brunette, School of Health and Rehabilitation Sciences, The Ohio State University, Ohio, Estados Unidos. ingeniera industrial, doctora en Ingeniería Industrial y de Sistemas.
    Dr. Maria Julia Brunette, born and raised in Perú, has substantial expertise in addressing health disparities among migrant working communities in the Americas where she has continuously explored how to best adapt community-based research methodologies to engage underserved communities in addressing their health and social problems. Dr. Brunette has published numerous articles, secure external funding and conduct research across a broad spectrum of topics, including quality of work life, occupational health disparities, health systems, mobile Health (mHealth), and community engaged research. Drawing on her skills as a scientist, health systems thinker, and advocate, Dr. Brunette is fully engaged and committed to reduce social inequalities by working collaboratively to improve population health in the context of resource-limited settings. She is currently an associate professor in the Department of Public Health at the University of Massachusetts Lowell. Dr. Brunette received her degrees in industrial & systems engineering from the University of Lima, Peru (B.Sc), from the University of Puerto Rico, Mayaguez (M.Sc.) and from the University of Wisconsin Madison (Ph.D.). 

Published

2020-08-20

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Special Section

How to Cite

1.
Curioso WH, Brunette MJ. Artificial intelligence and innovation to optimize the tuberculosis diagnostic process. Rev Peru Med Exp Salud Publica [Internet]. 2020 Aug. 20 [cited 2024 May 27];37(3):554-8. Available from: https://rpmesp.ins.gob.pe/index.php/rpmesp/article/view/5585

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