Cómo una herramienta de IA ayuda a los trabajadores de ASHA a monitorear la salud de los recién nacidos. Shishu Maapan, una herramienta de IA desarrollada por Wadhwani AI, ayuda a los ASHA a registrar las medidas antropométricas de los recién nacidos mediante un teléfono inteligente. Actualmente, se han capacitado 450 ASHA en Dadra y Nagar Haveli, Daman y Diu.
Hasta el año pasado, Jyotsna Suresh Patel, activista acreditada de ASHA (Asociación de Salud Social) en la aldea Kachigam de Daman, llevaba una pesada báscula para pesar a los recién nacidos. El proceso era largo y le costaba mucho asegurar lecturas precisas mientras calmaba a las madres ansiosas. La inteligencia artificial (IA) ahora la ayuda a pesar a los bebés con precisión en segundos. Hoy, solo tiene que sacar su teléfono inteligente y grabar un video de 15 segundos.
En cuestión de minutos, se registran las medidas antropométricas del recién nacido, incluyendo peso, longitud, perímetro cefálico, perímetro torácico y perímetro braquial. Esta transformación ha sido posible gracias a Shishu Maapan, una herramienta impulsada por inteligencia artificial desarrollada por Wadhwani AI que cambiará el monitoreo de la salud de los recién nacidos en la India.
Reducir la brecha crítica en el seguimiento de la salud de los recién nacidos en India, en el marco del programa de Atención Domiciliaria del Recién Nacido (HBNC), implementado en 2011, los ASHA visitan a los recién nacidos en días designados (3, 7, 21 y 42 días después del nacimiento) para supervisar su crecimiento. Tradicionalmente, dependían de pesadas básculas digitales o básculas Salter, ambas con dificultades.
El equipo de MNCH de Wadhwani AI con trabajadores de ASHA durante una sesión de capacitación en Dadra y Nagar Haveli “Las básculas digitales son pesadas y resulta prácticamente difícil moverlas de un lugar a otro, especialmente cuando tienen que atravesar terrenos accidentados. Para solucionar esto, el gobierno creó la báscula Salter”, explica la Dra. Sneha Nikam, directora sénior del programa Wadhwani.
La báscula Salter que viene con un gancho y una bolsa para colocar al niño, aunque factible en términos de portabilidad, era incómoda para el niño y no ofrecía una medición estable, señala. Durante los últimos seis años, Wadhwani AI ha trabajado en la intersección de la IA y el impacto social, centrándose en la salud, la educación y la agricultura, trabajando en estrecha colaboración con los ministerios para garantizar su integración en los programas gubernamentales existentes.
“Creamos productos de IA y los integramos en las aplicaciones o programas de los respectivos gobiernos. Todos nuestros productos son mayoritariamente de código abierto e implementamos software estándar que se adapta fácilmente a cualquier aplicación a nivel estatal o nacional”, explica Prasaanth Balraj, gerente de producto del grupo Wadhwani AI.
El año pasado, Wadhwani AI implementó la herramienta Shishu Maapan en Dadra y Nagar Haveli y Daman y Diu, trabajando en estrecha colaboración con el departamento de salud y la administración en el territorio de la unión. El primer trimestre del año se dedicó a perfeccionar el modelo de IA. Capturamos los videos del bebé y utilizamos equipos de referencia para la antropometría. Las medidas del niño se compararon con el equipo de referencia y el modelo se afinó, explica Nikam. Alrededor de 450 ASHAs han recibido capacitación y utilizan la herramienta en el Territorio de la Unión.
Cómo funciona Shishu Maapan, la herramienta de inteligencia artificial
Shishu Maapan se puede integrar en una aplicación utilizada por las ASHA en un estado en particular y, cuando dicha aplicación no está disponible, pueden usar la aplicación Shishu Maapan, una plataforma que aloja el modelo de inteligencia artificial. Con la aplicación, un trabajador de primera línea usa su teléfono inteligente para grabar un video corto del bebé recién nacido, quien se coloca desnudo sobre una superficie plana, junto a una regla de madera.
La herramienta de IA extrae mediciones antropométricas clave del video en tiempo real. Una vez que el modelo de IA procesa los datos, el peso, la altura y otras medidas del bebé aparecen en la aplicación. Si no hay internet disponible, los datos se almacenan en la memoria caché de la aplicación y se sincronizan automáticamente con el sistema al restablecerse la conexión. El video no se guarda en el dispositivo para proteger la privacidad; se elimina en cuanto se extraen las mediciones. Estas se envían a los administradores de salud pública para su monitoreo en tiempo real. También tuvimos en cuenta las consideraciones éticas.
El video no se almacena en la galería del teléfono; se procesa en la aplicación y, una vez generada la inferencia de IA, se elimina para proteger la privacidad, explica Balraj. Según Nikam, Shishu Maapan reporta un error de peso promedio de tan solo 111 gramos. El error promedio en otros parámetros, como la longitud, la circunferencia de la cabeza y la circunferencia del pecho, es inferior a 1,3 cm. Patel, quien ha trabajado en ASHA durante 13 años, comparte que cuando le dijo por primera vez a una madre que iban a pesar a su hijo con la ayuda de un teléfono móvil, pensó que era una broma. Les explicamos cómo funciona el proceso y solo si están de acuerdo, procedemos.
Ahora, una vez realizada la visita, la siguiente fecha aparece inmediatamente en la aplicación. Ya están acostumbrados al proceso y siguen preguntando sobre el progreso de su bebé en todos los aspectos, dice. “Una trabajadora de ASHA nos dijo que se siente orgullosa de usar una herramienta impulsada por IA, al igual que los profesionales que usan computadoras portátiles en las oficinas”, agrega Nikam.
Desafíos para escalar a nivel nacional
Si bien la herramienta de IA ha demostrado ser prometedora, aún quedan varios desafíos para escalarla a nivel nacional. Nikam describe algunos de ellos. Cada nueva región requiere ajustes con datos locales para garantizar la precisión. Para validar las mediciones generadas por IA, se necesitan básculas digitales calibradas y medidores de glucosa en sangre, pero muchos departamentos de salud estatales carecen de estos recursos. Los funcionarios gubernamentales y los administradores de salud suelen dudar en adoptar herramientas basadas en IA, dudando de su fiabilidad e impacto.
Se requiere una participación continua y el desarrollo de capacidades para ganar su confianza. No todas las ASHA tienen teléfonos inteligentes, y las que los tienen pueden tener modelos más antiguos con almacenamiento limitado o cámaras no funcionales, lo que representa una barrera para su adopción. Además, aunque los ASHAs se sienten cada vez más cómodos usando teléfonos inteligentes, algunas partes interesadas siguen sin estar convencidas de su capacidad para usar herramientas impulsadas por IA de manera efectiva, lo que genera cierta resistencia.
Una solución escalable
A pesar de los obstáculos, Wadhwani AI tiene la esperanza de llevar Shishu Maapan a más estados. “De cara al futuro, queremos demostrar que la herramienta se puede utilizar en al menos cinco o seis estados para que pueda proponerse al Ministerio de Salud y Bienestar Familiar (MoFHW) para llevarla a todos los recién nacidos de todo el país”, dice Nikam. Sin embargo, también reitera que Shishu Maapan no pretende sustituir los métodos existentes, sino servir como una solución complementaria que facilite las derivaciones oportunas y mejore la atención neonatal en la comunidad. A largo plazo, la organización prevé ampliar el uso de la herramienta más allá de los ASHAs a los padres, permitiéndoles monitorear la salud de su recién nacido en casa.
Fuente: https://yourstory.com/herstory/2025/03/ai-tool-asha-workers-monitor-newborn-health