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Análisis de autorías institucional

Bermejo-Pelaez DAutor (correspondencia)Lin LAutor (correspondencia)Luengo-Oroz MAutor (correspondencia)

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22 de octubre de 2021
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Artículo
Sí

Mobile microscopy and telemedicine platform assisted by deep learning for the quantification of Trichuris trichiura infection

Publicado en:Plos Neglected Tropical Diseases. 15 (9): e0009677- - 2021-09-01 15(9), DOI: 10.1371/journal.pntd.0009677

Autores: Dacal, Elena; Bermejo-Pelaez, David; Lin, Lin; Alamo, Elisa; Cuadrado, Daniel; Martinez, Alvaro; Mousa, Adriana; Postigo, Maria; Soto, Alicia; Sukosd, Endre; Vladimirov, Alexander; Mwandawiro, Charles; Gichuki, Paul; Williams, Nana Aba; Munoz, Jose; Kepha, Stella; Luengo-Oroz, Miguel

Afiliaciones

Hosp Clin Univ Barcelona, Barcelona Inst Global Hlth ISGlobal, Barcelona, Spain - Autor o Coautor
Kenya Med Res Inst KEMRI, Eastern & Southern Africa Ctr Int Parasite Contro, Nairobi, Kenya - Autor o Coautor
Spotlab, Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, ETSI Telecomunicac, Biomed Image Technol, Madrid, Spain - Autor o Coautor

Resumen

Soil-transmitted helminths (STH) are the most prevalent pathogens among the group of neglected tropical diseases (NTDs). The Kato-Katz technique is the diagnosis method recommended by the World Health Organization (WHO) although it often presents a decreased sensitivity in low transmission settings and it is labour intensive. Visual reading of Kato-Katz preparations requires the samples to be analyzed in a short period of time since its preparation. Digitizing the samples could provide a solution which allows to store the samples in a digital database and perform remote analysis. Artificial intelligence (AI) methods based on digitized samples can support diagnosis by performing an objective and automatic quantification of disease infection. In this work, we propose an end-to-end pipeline for microscopy image digitization and automatic analysis of digitized images of STH. Our solution includes (a) a digitization system based on a mobile app that digitizes microscope samples using a 3D printed microscope adapter, (b) a telemedicine platform for remote analysis and labelling, and (c) novel deep learning algorithms for automatic assessment and quantification of parasitological infections by STH. The deep learning algorithm has been trained and tested on 51 slides of stool samples containing 949 Trichuris spp. eggs from 6 different subjects. The algorithm evaluation was performed using a cross-validation strategy, obtaining a mean precision of 98.44% and a mean recall of 80.94%. The results also proved the potential of generalization capability of the method at identifying different types of helminth eggs. Additionally, the AI-assisted quantification of STH based on digitized samples has been compared to the one performed using conventional microscopy, showing a good agreement between measurements. In conclusion, this work has presented a comprehensive pipeline using smartphone-assisted microscopy. It is integrated with a telemedicine platform for automatic image analysis and quantification of STH infection using AI models.

Palabras clave

AlgorithmsAnimalsDeep learningHumansMicroscopyTelemedicineTrichuriasisTrichuris

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Plos Neglected Tropical Diseases debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición 2/24, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Tropical Medicine. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.84. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 14 Nov 2024)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.61 (fuente consultada: FECYT Feb 2024)
  • Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions: 15.11 (fuente consultada: Dimensions Jul 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-07-10, el siguiente número de citas:

  • WoS: 16
  • Scopus: 25
  • Europe PMC: 11

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-07-10:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 98.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 137 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 9.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 14 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Kenya.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (Luengo Oroz, Miguel Angel).

los autores responsables de establecer las labores de correspondencia han sido BERMEJO PELAEZ, DAVID, LIN, LIN y Luengo Oroz, Miguel Angel.