Un treball de recerca  del grup de Microbiologia del Vall d’Hebron Institut Recerca (VHIR) i de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) va guanyar el premi a la millor comunicació en el XXV Congrés Nacional de la Societat Espanyola de Malalties infeccioses i Microbiologia Clínica (SEIMC). Es tracta del desenvolupament   d’un nou mètode diagnòstic automatitzat per la malària basat en la Intel·ligència Artificial, i la integració de la tecnologia en una App per dispositius mòbil. L’estudi va ser presentat per en Carles Rubio, estudiant predoctoral  del grup de microbiologia del (VHIR), sota la direcció del Dr. Joan Joseph, investigador principal del mateix grup. Durant els 3 dies que va durar el congrés es van realitzar 251 presentacions orals de les quals només 6 van aconseguir aquesta distinció. Com a part del premi rebut, l’investigador va ser entrevistat per la televisió del congrés.

Es tracta d’un projecte multicèntric i multidisciplinari en el qual hi participen a part de l’esmentat grup del VHIR, el Centre de Malalties Transmissibles i Salut Internacional Drassanes - Vall d'Hebron; els grups de la UPC: Biologia Computacional i Sistemes Complexos, Tecnologies de Bases de Dades i Sistemes de la Informació i Processament d'Imatge. També ha participat i cofinançat la recerca la Fundació Probitas. 

L’any 2020 es van diagnosticar 241 milions de casos de malària a 85 països, segons dades de l’Organització Mundial de la Salut (OMS). La majoria dels casos es reporten a l’Àfrica Sub-Sahariana on, en moltes ocasions, no tenen els suficients recursos humans i tècnics per fer un diagnòstic eficaç amb les tècniques actuals. L’objectiu del projecte és crear models de xarxes neuronals per la detecció de paràsits de la malària en imatges digitals de mostres de gotes grosses de sang. Des de la UPC s’ha desenvolupat un model universal amb peces 3D adaptable a qualsevol microscopi òptic convencional, que permet automatitzar els moviments del portaobjectes, i l’autoenfocament de la mostra. D’altra banda, aquesta nova tecnologia està integrada en una aplicació de dispositiu mòbil que controla els moviments del microscopi i permet detectar i identificar els paràsits de la malària mitjançant l’anàlisi de les imatges digitals que captura utilitzant eines d’intel·ligència artificial. Per entrenar la xarxa neuronal s’han capturat i etiquetat 2225 imatges de pacients diagnosticats amb malària a la Unitat de Salut Internacional Drassanes – Vall d’Hebron, mostres de col·lecció i mostres provinents d’hospitals de l’Àfrica. Al final del procés es va aconseguir una fiabilitat superior al 90%. 

Aquest projecte té el suport tècnic de l’OMS i en un futur busca implementar aquesta nova tecnologia pel diagnòstic de malària en països de mitja o baixa renda. A la vegada els investigadors proposen adaptar la tecnologia i aplicatiu al diagnòstic d’algunes Malalties tropicals desateses (NTD sigles en anglès) i a altres malalties infeccioses com la tuberculosi.