Los orígenes se remontan al proyecto MalariaSpot en el año 2012, que demostraba la capacidad de los videojuegos, el crowdsourcing y la inteligencia artificial como herramientas para el diagnóstico de malaria.
Creamos soluciones sencillas de tecnología innovadora y de bajo coste aplicadas a problemas de salud global. Nuestro equipo es una orquesta multidisciplinar con un objetivo común, contribuir a un mundo mejor.
Puedes jugar a cualquiera de los juegos que lanzamos anteriormente a SpotWarriors. Todos tienen el mismo objetivo común: generar algoritmos de inteligencia artificial que contribuyan al acceso y abaratamiento del diagnóstico médico.
L@s jugador@s de MalariaSpot son «cazador@s de malaria» que ayudan a diagnosticar esta enfermedad.
Los «cazador@s de tuberculosis» no paran de ayudar a diagnosticar la tuberculosis en todo el mundo.
Con Bubbles «cazador@s de malaria»identifican las diferentes especies de esta enfermedad.
SpotLab aprovecha la accesibilidad y potencia de los teléfonos móviles, el poder de las impresoras 3D para hacer una producción bajo demanda y personalizada, y las capacidades de interpretación de la inteligencia artificial para hacer más accesible el diagnóstico por imagen médica.
SpotLab crea innovaciones disruptivas que generan un impacto social positivo.
Subimos imágenes nuevas a los juegos para que nuestros SpotWarriors siempre tengan muestras nuevas en las que contribuir al diagnóstico.
Recogemos todos vuestros clicks, juntos trabajáis como un especialista y nuestro equipo de Inteligencia Artificial se pone manos a la obra.
Con todos esos clicks se crean algoritmos de Inteligencia Artificial que serán capaces de detectar las enfermedades en muestras reales.
Estos algoritmos agilizan el trabajo de los especialistas en todo el mundo, así un diagnóstico se puede dar más rápido y salvar más vidas.
Gamers join real-life fight against malaria and tuberculosis, The Lancet Infectious Diseases , Volume 16 , Issue 4 , 418 – L. Albers
Crowdsourcing Malaria Parasite Quantification: An Online Game for Analyzing Images of Infected Thick Blood Smears , Journal of Medical Internet Research 2012;14(6):e167 – M. Luengo-Oroz, A. Arranz, J. Frean
Collaborative intelligence and gamification for on-line malaria species differentiation, Malaria Journal volume 18, Article number: 21 (2019), María Linares, María Postigo, Daniel Cuadrado, (+11)