SAM Photo Diagnosis App, ganadora de los MWCapital Awards: «Una fotografía puede ayudar a detectar la desnutrición infantil»

SAM Photo Diagnosis App® (Senegal), de Acción contra el Hambre, ha sido reconocida en la categoría de Organizaciones sin Ánimo de Lucro de los MWCapital Awards. En esta entrevista, Amador Gómez, director de I+D de la organización, explica cómo la aplicación utiliza una fotografía del brazo para ayudar a detectar la desnutrición infantil, incluso sin conexión a internet, y qué retos afronta para extender su uso a otros países.

¿Cómo surgió la idea de utilizar una fotografía para detectar la desnutrición infantil?

La idea de SAM Photo Diagnosis App nació de un problema muy concreto sobre el terreno. Trabajábamos en Gao, en el norte de Mali, donde la situación de seguridad limitaba gravemente el acceso a muchas comunidades. Sabíamos que la situación nutricional estaba empeorando, pero a menudo era imposible enviar equipos con básculas y tallímetros para realizar las evaluaciones debido a los riesgos que implicaba. Durante una conversación, alguien comentó en broma: «Quizá algún día podamos diagnosticar la desnutrición solo con una fotografía».

Aquella observación se me quedó grabada. Unas semanas después, en casa, vi a mi pareja jugar a un videojuego que utilizaba una cámara con sensor de movimiento para seguir e interpretar los movimientos del cuerpo. Entonces me pregunté: si una videoconsola puede escanear el cuerpo humano e interactuar con un jugador en tiempo real, ¿podría utilizarse una tecnología similar para ayudar a diagnosticar la desnutrición?

Esa curiosidad me llevó a explorar posibles enfoques científicos y, finalmente, a contactar con investigadores del Grupo de Epidemiología Nutricional de la Universidad Complutense de Madrid. Me hablaron de una técnica que entonces desconocía por completo: la morfometría geométrica. Esta metodología se utiliza desde hace tiempo en ámbitos como la medicina forense, los sistemas de reconocimiento facial, la seguridad aeroportuaria y la identificación biométrica. Permite analizar las formas y estructuras corporales mediante la identificación de determinados puntos anatómicos.

Aquel encuentro marcó un antes y un después. Nos planteamos si la morfometría geométrica, capaz de identificar personas, podría también reconocer los patrones físicos asociados a la desnutrición aguda. Esa pregunta sentó las bases de SAM Photo. Lo que comenzó como un problema sobre el terreno se convirtió en una hipótesis de investigación: que el análisis digital de imágenes podía ofrecer una forma fiable, aplicable a gran escala y no invasiva de contribuir al diagnóstico de la desnutrición aguda infantil.

Desde entonces, SAM Photo se ha convertido en un proyecto de largo recorrido basado en la investigación científica, la innovación tecnológica y la creación de alianzas. Todo ello responde a un objetivo sencillo: facilitar el diagnóstico de la desnutrición, especialmente en los entornos más difíciles, donde suele ser más complicado llegar a los niños.

¿Qué ventajas ofrece esta solución frente a los métodos tradicionales de diagnóstico?

SAM Photo Diagnosis App se diseñó para superar muchas de las limitaciones que han dificultado durante décadas la detección de la desnutrición. Los métodos tradicionales se basan en mediciones antropométricas, como el peso, la talla y el perímetro braquial. Aunque son eficaces, requieren equipamiento, personal formado, técnicas de medición correctas y, en muchos casos, un considerable esfuerzo de tiempo y logística. En entornos remotos, frágiles o inseguros, estos requisitos pueden convertirse en grandes obstáculos para el diagnóstico temprano.

SAM Photo ofrece varias ventajas. La primera es su sencillez y rapidez. Un profesional sanitario, una persona cuidadora o un voluntario comunitario solo tiene que fotografiar el brazo izquierdo del niño con un teléfono móvil. La aplicación analiza la imagen mediante un algoritmo validado científicamente y ofrece una evaluación inmediata, sin necesidad de básculas, tallímetros ni cálculos complejos.

En segundo lugar, ayuda a reducir los errores humanos. Las mediciones tradicionales pueden variar según la experiencia y las habilidades de quien las realiza. Al automatizar el análisis, SAM Photo mejora la uniformidad y la fiabilidad de las evaluaciones, especialmente en las campañas comunitarias de detección a gran escala.

En tercer lugar, la aplicación está diseñada para funcionar sin conexión a internet, lo que resulta especialmente útil en zonas rurales y contextos humanitarios donde la conectividad es limitada o inexistente. Así, la detección puede llevarse a cabo allí donde están los niños, con independencia de la disponibilidad de equipamiento o conexión.

Una cuarta ventaja es su potencial para ampliar considerablemente la cobertura. Agentes de salud comunitarios, docentes, padres y cuidadores pueden utilizar la herramienta con una formación mínima. Esto facilita evaluaciones mucho más frecuentes y aumenta las posibilidades de detectar la desnutrición a tiempo, antes de que la situación del niño ponga en peligro su vida.

La quinta ventaja es su contribución a los sistemas digitales de salud. Además de facilitar el diagnóstico, la aplicación recoge datos anonimizados que pueden agruparse y analizarse en tiempo real. Esto proporciona a los gobiernos, las organizaciones humanitarias y las autoridades sanitarias información más precisa sobre las tendencias de la desnutrición y les ayuda a planificar, asignar recursos y tomar decisiones de salud pública.

Por último, SAM Photo es más que una herramienta de diagnóstico: es una plataforma para fortalecer los sistemas de salud. Al conectar a las comunidades, los profesionales que trabajan sobre el terreno y las autoridades sanitarias mediante una solución digital común, contribuye a convertir la detección nutricional en un proceso continuo basado en datos, en lugar de una actividad aislada.

En resumen, SAM Photo hace que la detección de la desnutrición sea más rápida, sencilla, accesible y fácil de ampliar, al tiempo que genera datos de calidad que pueden mejorar tanto la atención individual como las decisiones dirigidas al conjunto de la población. Nuestra aspiración es dotar a los profesionales sanitarios de una herramienta que les permita llegar a más niños, identificar los casos antes y facilitar que más menores accedan a tratamientos que pueden salvarles la vida.

¿Qué impacto está teniendo en zonas con recursos sanitarios limitados?

SAM Photo Diagnosis App se diseñó específicamente para entornos donde el acceso a la atención sanitaria es más limitado y donde suele ser más difícil llegar a los niños. En estos lugares, el mayor reto muchas veces no es el tratamiento en sí, sino identificar a los niños que lo necesitan. Como solemos decir: sin diagnóstico no hay tratamiento.

El impacto que ya estamos observando es la posibilidad de acercar la detección nutricional a las comunidades. En lugar de necesitar equipamiento especializado, una formación prolongada o desplazamientos a centros sanitarios, SAM Photo permite evaluar el estado nutricional de un niño utilizando únicamente un teléfono móvil. Esto hace posible realizar evaluaciones en aldeas remotas, comunidades desatendidas y zonas afectadas por la inseguridad o por condiciones geográficas difíciles, donde los métodos tradicionales pueden resultar complicados de aplicar.

Otra contribución importante es el apoyo a los profesionales sanitarios que trabajan sobre el terreno. Los agentes de salud comunitarios suelen encargarse de evaluar a un gran número de niños con pocos recursos y una elevada carga de trabajo. SAM Photo les proporciona una herramienta digital rápida y fácil de usar que facilita evaluaciones más frecuentes y ayuda a reducir los errores asociados a las mediciones y los cálculos manuales.

La aplicación también contribuye a fortalecer los sistemas de salud locales al generar datos precisos, digitales y anonimizados sobre la desnutrición infantil. En muchos entornos con pocos recursos, la vigilancia nutricional sigue dependiendo de registros en papel que pueden retrasar la toma de decisiones. Al digitalizar la recogida de datos y permitir agruparlos y analizarlos, SAM Photo ofrece a las autoridades sanitarias y a las organizaciones humanitarias mejor información para identificar tendencias, asignar recursos y responder con mayor eficacia a las necesidades que surgen.

Además, la tecnología se desarrolló para funcionar sin conexión, algo esencial allí donde internet es poco fiable o no está disponible. Los datos pueden recogerse en cualquier lugar y sincronizarse más adelante, cuando haya conexión. De este modo, la falta de conectividad no impide el diagnóstico temprano.

Actualmente, SAM Photo se está probando e implantando en distintos contextos de África, Asia y América Latina, entre ellos comunidades rurales, regiones con inseguridad alimentaria y entornos de desplazamiento. Esta experiencia creciente demuestra que la solución puede adaptarse a diferentes sistemas de salud y perfiles de usuarios, desde agentes de salud comunitarios hasta cuidadores y padres.

En última instancia, el impacto de SAM Photo va más allá de la tecnología. Consiste en aumentar las posibilidades de que un niño en riesgo de desnutrición sea identificado a tiempo, derivado con rapidez y reciba un tratamiento que puede salvarle la vida. Al hacer que la detección nutricional sea más accesible, pueda extenderse a más personas y se apoye en datos, la aplicación tiene el potencial de reducir uno de los mayores obstáculos en la lucha contra la desnutrición infantil: no detectar a los niños que necesitan ayuda antes de que sea demasiado tarde.

¿Cómo consiguieron que la aplicación funcionara incluso sin conexión a internet?

Desde el principio supimos que, para marcar una diferencia real, SAM Photo tenía que funcionar precisamente en los lugares donde la desnutrición infantil está más extendida: zonas en las que la conexión a internet suele ser poco fiable, cara o simplemente inexistente. Por eso, el funcionamiento sin conexión no era una función secundaria, sino un requisito fundamental del proyecto.

Para lograrlo, diseñamos la aplicación de modo que todo el proceso de diagnóstico se realice directamente en el teléfono móvil. El usuario solo tiene que fotografiar el brazo izquierdo del niño y un algoritmo validado e integrado en la aplicación analiza la imagen en el propio dispositivo. No se necesita conexión a internet para realizar la evaluación ni para obtener el resultado.

Esta decisión nació de nuestra experiencia sobre el terreno. En muchas comunidades rurales, contextos humanitarios y zonas de difícil acceso, la conexión puede ser intermitente o faltar durante días o semanas. Exigir una conexión permanente habría excluido precisamente a las poblaciones a las que queríamos llegar. Al permitir que el diagnóstico se realice por completo sin conexión, los profesionales sanitarios y los miembros de la comunidad pueden utilizar la aplicación allí donde se encuentran los niños, independientemente de la cobertura de la red.

Al mismo tiempo, queríamos aprovechar las posibilidades de los sistemas digitales de salud. Por ello, la aplicación almacena únicamente los datos anonimizados necesarios para el diagnóstico y, cuando hay conexión, los sincroniza automáticamente con una plataforma central segura. Este enfoque combina la accesibilidad del funcionamiento sin conexión con las ventajas de agrupar y analizar datos en tiempo real para las autoridades sanitarias y los responsables de los programas.

La privacidad fue otra consideración importante. Una vez completado el análisis, la fotografía original se elimina automáticamente del dispositivo. Solo se conservan los datos anonimizados, que se envían posteriormente cuando hay conectividad. Así garantizamos que el sistema sea práctico y, al mismo tiempo, responsable desde el punto de vista ético.

En definitiva, el funcionamiento sin conexión refleja nuestra forma de entender la tecnología: debe diseñarse teniendo en cuenta la realidad de las comunidades vulnerables. La innovación solo es útil si funciona allí donde más se necesita. Al permitir el diagnóstico sin conexión y sincronizar los datos únicamente cuando hay red disponible, SAM Photo evita que la falta de acceso a internet sea un obstáculo para la detección temprana de la desnutrición infantil.

¿Qué retos deben afrontar para extender su uso a otros países?

Extender SAM Photo Diagnosis App a escala mundial es una oportunidad estimulante y, a la vez, un reto complejo. Aunque la tecnología puede trasladarse con facilidad, su expansión exige mucho más que poner una aplicación a disposición de nuevos usuarios. Requiere adaptar la solución a distintas poblaciones, sistemas de salud y realidades operativas.

Uno de los principales retos es su adaptación y validación científica. Las formas corporales y las características fenotípicas varían entre regiones y poblaciones. Para garantizar la máxima precisión, necesitamos seguir reuniendo evidencias y validando el algoritmo en distintos contextos geográficos. Por eso trabajamos en países de África, Asia y América Latina, construyendo una base sólida de evidencias que respalde el uso de la herramienta a escala mundial.

Un segundo reto es su integración en los sistemas locales de salud. La tecnología por sí sola no mejora los resultados sanitarios si no forma parte de los circuitos existentes de detección, derivación y tratamiento. La expansión de SAM Photo requiere colaborar estrechamente con los ministerios de Sanidad, las autoridades locales y los proveedores de atención sanitaria para garantizar que los niños identificados mediante la aplicación puedan recibir la atención adecuada y que los datos generados sirvan de apoyo a los programas nacionales de nutrición.

Otro factor fundamental es la adopción de la herramienta por parte de los usuarios y su formación. Nuestra visión va más allá de los profesionales sanitarios e incluye a agentes de salud comunitarios, cuidadores e incluso padres. Para conseguirlo hacen falta formación, apoyo e interfaces intuitivas, multilingües y adaptadas a distintos niveles de alfabetización y contextos culturales. La tecnología debe ajustarse a la realidad de quienes la utilizan.

La infraestructura digital y la interoperabilidad también plantean retos importantes. Aunque la aplicación está diseñada para funcionar sin conexión, su impacto a largo plazo dependerá de su capacidad para conectarse con los sistemas nacionales de información sanitaria y otras plataformas de vigilancia nutricional. Garantizar esa integración, preservando la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos, es una prioridad para su expansión.

También debemos trabajar en el cumplimiento normativo y ético. Como innovación en salud digital, SAM Photo debe cumplir las normas de protección de datos, los requisitos aplicables a los productos sanitarios y los estándares éticos de cada país en el que opere. Movernos dentro de estos marcos normativos es esencial para generar confianza y favorecer una adopción sostenible.

Por último, la expansión exige alianzas sólidas y una financiación sostenible. Ninguna organización puede afrontar por sí sola la desnutrición infantil. Los gobiernos, las universidades, las organizaciones humanitarias, las empresas tecnológicas y los financiadores tienen un papel que desempeñar. Construir estas alianzas es fundamental para ampliar el alcance de la tecnología y generar las evidencias, la experiencia operativa y la implicación local necesarias para que tenga éxito a largo plazo.

En definitiva, el reto no consiste simplemente en extender el uso de una aplicación, sino en extender una nueva forma de abordar la detección de la desnutrición: digital, comunitaria y basada en datos. Si logramos superar estos desafíos científicos, operativos e institucionales, SAM Photo podría hacer accesible la detección temprana de la desnutrición a millones de niños a los que actualmente no llegan los sistemas tradicionales.

¿Cómo equilibran la innovación tecnológica con la protección de datos y la privacidad de los pacientes?

En Acción contra el Hambre creemos que la innovación tecnológica y la protección de datos deben ir de la mano. En SAM Photo Diagnosis App, proteger la privacidad de los niños no fue una reflexión posterior: es un principio fundamental incorporado al diseño de la tecnología desde el comienzo.

Nuestro enfoque parte de la minimización de datos. La aplicación recoge únicamente la información estrictamente necesaria para realizar la evaluación nutricional. Una vez analizada la fotografía del brazo izquierdo del niño, la imagen original se elimina automáticamente del dispositivo. El sistema conserva solo los datos anonimizados necesarios para el diagnóstico y el análisis de los programas, lo que reduce considerablemente los riesgos para la privacidad.

También diseñamos la aplicación para que el proceso de diagnóstico se realice directamente en el teléfono móvil, sin necesidad de conexión a internet. Esto significa que no hace falta transmitir información sensible durante la evaluación. Cuando hay conectividad, únicamente se sincronizan con la plataforma central los datos anonimizados, para agruparlos y analizarlos.

Al mismo tiempo, reconocemos que, si se gestionan de forma responsable, los datos pueden ser un recurso valioso para la salud pública. La plataforma genera información fiable y agregada que puede ayudar a las autoridades sanitarias, las organizaciones humanitarias y los investigadores a comprender mejor las tendencias de la desnutrición y a tomar decisiones mejor fundamentadas. Todo ello se hace sin comprometer la privacidad de cada niño.

A medida que nos expandimos internacionalmente, el cumplimiento de las normas de protección de datos, los estándares relativos a los datos de salud y los requisitos éticos es una parte esencial de nuestra estrategia. Estamos desarrollando el programa conforme a principios de privacidad, seguridad, consentimiento informado y gestión responsable de datos reconocidos internacionalmente, para que la tecnología responda tanto a las exigencias legales como a las expectativas de la sociedad.

Más allá del cumplimiento normativo, existe también una dimensión ética. SAM Photo se creó para atender a algunas de las poblaciones más vulnerables del mundo. Esa responsabilidad nos obliga a garantizar que la innovación refuerce la confianza. Cada decisión tecnológica —desde el tratamiento y almacenamiento de imágenes hasta el intercambio de datos y la integración con otros sistemas— debe contribuir a proteger la dignidad, los derechos y la confidencialidad de los niños y las familias a las que atendemos.

Nuestro objetivo, en última instancia, es sencillo: demostrar que es posible aprovechar la tecnología digital más avanzada para mejorar la salud infantil y, al mismo tiempo, mantener los máximos estándares de privacidad y protección de datos. La innovación nunca debería lograrse a costa de la confianza; desde nuestro punto de vista, la confianza es lo que hace posible innovar.

¿Qué significa para ustedes recibir un reconocimiento como el MWCapital Award?

Recibir el MWCapital Award es un enorme honor para todo el equipo de SAM Photo Diagnosis App. Pero, sobre todo, supone reconocer una idea mucho más amplia: que la innovación puede ayudar a resolver algunos de los desafíos humanitarios más urgentes del mundo. Para nosotros, este premio no reconoce únicamente una tecnología, sino la posibilidad de transformar la forma en que se detecta y aborda la desnutrición infantil en todo el mundo.

SAM Photo comenzó con una pregunta sencilla: ¿podría un teléfono móvil ayudar a identificar a niños con desnutrición aguda? Con los años, esa pregunta dio lugar a un esfuerzo multidisciplinar en el que han participado especialistas en nutrición, epidemiólogos, estadísticos, desarrolladores de software, profesionales sanitarios sobre el terreno, universidades y comunidades de varios países. Recibir este premio reconoce años de investigación, colaboración y perseverancia.

El reconocimiento tiene un significado especial porque pone de relieve el papel que puede desempeñar la innovación digital para avanzar en la equidad en salud. Con demasiada frecuencia, los niños con mayor riesgo de desnutrición son quienes tienen menos acceso a los servicios sanitarios. Nuestra aspiración siempre ha sido poner una herramienta de detección sencilla y fiable en manos de quienes están más cerca de ellos: agentes de salud comunitarios, cuidadores y las propias familias. El premio refuerza la importancia de esa visión.

También es una oportunidad importante para dar visibilidad al proyecto. Uno de los mayores retos de las innovaciones en salud global no es demostrar que funcionan, sino conseguir las alianzas, el apoyo y la inversión necesarios para extenderlas. El reconocimiento de organizaciones como MWCapital ayuda a reunir a gobiernos, financiadores, instituciones académicas, socios tecnológicos y actores humanitarios en torno a un objetivo común: conseguir que más niños sean identificados a tiempo y reciban el tratamiento que necesitan.

Al mismo tiempo, los premios nos recuerdan que queda mucho trabajo por hacer. Hoy, millones de niños con desnutrición aguda nunca llegan a ser diagnosticados y, por tanto, no reciben tratamiento. La verdadera medida del éxito de SAM Photo no será el número de premios que reciba, sino el de niños cuyas vidas mejoren gracias a una detección más temprana y al acceso a la atención sanitaria.

Para nuestro equipo, el MWCapital Award es, por tanto, un motivo de celebración y una responsabilidad. Reconoce lo conseguido hasta ahora y nos anima a seguir generando evidencias, fortaleciendo alianzas y ampliando el acceso a soluciones innovadoras para que la detección temprana de la desnutrición esté al alcance de todos los niños, independientemente de dónde nazcan.

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ENGLISH

SAM Photo Diagnosis App, winner of the MWCapital Awards: “A photograph can help detect child malnutrition.”

SAM Photo Diagnosis App® (Senegal), developed by Acción contra el hambre, has won the Non-profit Organisations category at the MWCapital Awards. In this interview, Amador Gómez, the organisation’s R&D Director, explains how the app uses a photograph of a child’s arm to help detect malnutrition, even without an internet connection, and discusses the challenges of expanding its use to other countries.

How did the idea of using a photograph to detect child malnutrition come about?

The idea behind SAM Photo Diagnosis App was born from a very practical challenge faced in the field.

At the time, we were working in Gao, northern Mali, where security constraints severely limited access to many communities. We knew that the nutritional situation was deteriorating, but sending teams equipped with scales and height boards to conduct assessments was often impossible because of the risks involved. During one discussion, someone jokingly said, “Maybe one day we’ll be able to diagnose malnutrition just from a photograph.”

What started as a casual remark stayed with me. A few weeks later, at home, I was watching my partner play a video game that used a motion-sensing camera to track and interpret body movements. That sparked a question: if a gaming console could scan the human body and interact with a player in real time, could similar technology be used to support the diagnosis of malnutrition?

This curiosity led me to explore possible scientific approaches and eventually connect with researchers from the Nutrition Epidemiology Group at the Complutense University of Madrid. They introduced me to a technique that was completely new to me at the time: geometric morphometrics. This methodology has long been used in fields such as forensic medicine, facial recognition systems, airport security, and biometric identification. It allows the analysis of shape and body structures through the identification of specific anatomical landmarks.

That encounter was a turning point. It made us wonder: if geometric morphometrics can identify people, could it also identify the physical patterns associated with acute malnutrition? This question became the foundation of SAM Photo. What began as a field challenge evolved into a research hypothesis: that digital image analysis could provide a reliable, scalable and non-invasive way to support the diagnosis of acute malnutrition in children. From that moment on, SAM Photo became a long-term journey of scientific research, technological innovation and partnership building, all driven by a simple ambition: to make malnutrition diagnosis more accessible, especially in the most difficult environments where children are often hardest to reach.

What advantages does this solution offer over traditional diagnostic methods?

SAM Photo Diagnosis App was designed to address many of the limitations that have constrained malnutrition screening for decades. Traditional diagnostic methods rely on anthropometric measurements such as weight, height and mid-upper arm circumference (MUAC). While these methods are effective, they require equipment, trained personnel, correct measurement techniques and, in many cases, significant time and logistical effort. In remote, fragile or insecure settings, these requirements can become major barriers to early diagnosis.

SAM Photo offers several advantages. First, it is simple and fast. A health worker, caregiver or community volunteer only needs to take a photograph of a child’s left arm using a smartphone. The app analyses the image through a scientifically validated algorithm and provides an immediate assessment, without requiring scales, height boards or complex calculations.

Second, it helps reduce human error. Traditional measurements can vary depending on the experience and skills of the person conducting the assessment. By automating the analysis process, SAM Photo improves consistency and reliability, particularly in large-scale community screening activities.

Third, the application is designed to work offline, making it especially useful in rural areas and humanitarian contexts where internet connectivity is limited or non-existent. This allows screening to take place wherever children are, rather than where equipment and connectivity happen to be available.

Fourth, it has the potential to significantly expand coverage. Community health workers, teachers, parents and caregivers can use the tool with minimal training, facilitating much more frequent screening and increasing the likelihood of identifying malnutrition early, before a child’s condition becomes life-threatening.

A fifth advantage is its contribution to digital health systems. Beyond diagnosis, the application collects anonymized data that can be aggregated and analysed in real time. This provides governments, humanitarian organizations and health authorities with more accurate information on malnutrition trends, enabling better planning, resource allocation and public health decision-making.

Finally, SAM Photo is not only a diagnostic tool; it is a platform for strengthening health systems. By connecting communities, frontline workers and health authorities through a common digital solution, it helps transform nutritional screening from an isolated activity into a continuous, data-driven process.

In short, SAM Photo makes malnutrition screening faster, easier, more scalable and more accessible, while generating high-quality data that can improve both individual care and population-level decision-making. Our ambition is not to replace health workers, but to equip them with a tool that allows them to reach more children, identify cases earlier, and ensure that more children gain access to life-saving treatment.

What impact is it having in areas with limited healthcare resources?

SAM Photo Diagnosis App was specifically designed for the environments where access to healthcare is most constrained and where children are often the hardest to reach. In these settings, the greatest challenge is frequently not treatment itself, but identifying children who need treatment in the first place. As we often say: without diagnosis, there is no treatment.

The impact we are already seeing is the ability to bring nutritional screening closer to communities. Instead of requiring specialised equipment, extensive training, or travel to health facilities, SAM Photo allows a child’s nutritional status to be assessed using only a smartphone. This makes screening possible in remote villages, underserved communities, and areas affected by insecurity or difficult geographic conditions, where traditional approaches can be challenging to implement.

Another important contribution is the empowerment of frontline health workers. Community health workers are often responsible for screening large numbers of children with limited resources and heavy workloads. SAM Photo provides them with a rapid, easy-to-use digital tool that supports more frequent screening activities and helps reduce errors associated with manual measurements and calculations.

The application also helps strengthen local health systems by generating accurate, digital and anonymized data on child malnutrition. In many low-resource settings, nutritional surveillance still relies on paper-based reporting systems that can delay decision-making. By digitizing data collection and enabling aggregation and analysis, SAM Photo provides health authorities and humanitarian organizations with better information to identify trends, allocate resources and respond more effectively to emerging needs.

Importantly, the technology was developed to function offline, which is essential in contexts where internet connectivity is unreliable or unavailable. Data can be collected anywhere and synchronized later when a connection becomes available, ensuring that connectivity is not a barrier to early diagnosis.

Today, SAM Photo is being tested and deployed across diverse operational contexts in Africa, Asia and Latin America, including rural communities, food-insecure regions and displacement settings. This growing experience demonstrates that the solution can adapt to different health systems and user profiles, from community health workers to caregivers and parents.

Ultimately, the impact of SAM Photo is not only technological. It is about increasing the chances that a child at risk of malnutrition is identified early, referred quickly, and receives life-saving treatment. By making nutritional screening more accessible, more scalable and more data-driven, the app has the potential to reduce one of the biggest barriers in the fight against child malnutrition: the failure to detect children in need before it is too late.

How did you enable the application to work even without an internet connection?

From the very beginning, we knew that if SAM Photo was going to make a real difference, it had to work in the same places where child malnutrition is most prevalent—areas where internet connectivity is often unreliable, expensive, or simply unavailable. Designing an offline solution was therefore not a secondary feature; it was a core requirement of the project.

To achieve this, we designed the application so that the entire diagnostic process takes place directly on the smartphone. The user only needs to take a photograph of the child’s left arm, and the image is analysed locally by a validated algorithm embedded within the application. This means that no internet connection is required to perform the screening or receive the result.

The decision was driven by our field experience. In many rural communities, humanitarian settings and hard-to-reach areas, connectivity can be intermittent or absent for days or weeks. Requiring a permanent connection would have excluded precisely the populations we wanted to serve. By ensuring that diagnosis can be performed entirely offline, health workers and community members can use the app wherever children are located, rather than where network coverage happens to exist.

At the same time, we wanted to harness the power of digital health systems. For this reason, the application stores only the anonymized data required for diagnosis and, once a connection becomes available, automatically synchronizes this information with a secure central platform. This approach combines the advantages of offline accessibility with the benefits of real-time data aggregation and analysis for health authorities and programme managers.

Privacy was another important consideration. After the analysis is completed, the original photograph is automatically deleted from the device. Only anonymized data are retained and later uploaded when connectivity becomes available, ensuring that the system remains both practical and ethically responsible.

Ultimately, the offline functionality reflects our philosophy of designing technology around the realities of vulnerable communities. Innovation is only useful if it works where it is needed most. By allowing diagnosis without connectivity and synchronizing data only when networks become available, SAM Photo ensures that a lack of internet access is no longer a barrier to early detection of child malnutrition.

What challenges must be addressed to expand its use to other countries?

Scaling SAM Photo Diagnosis App globally is both an exciting opportunity and a complex challenge. While the technology itself is highly portable, successful expansion requires much more than deploying an application. It involves adapting the solution to diverse populations, health systems, and operational realities.

One of the main challenges is scientific adaptation and validation. Human body shapes and phenotypic characteristics vary across regions and populations. To ensure the highest level of accuracy, we need to continue collecting evidence and validating the algorithm in different geographical contexts. This is why we are working across countries in Africa, Asia and Latin America, building a robust evidence base that supports the tool’s use at a global scale.

A second challenge is integration into local health systems. Technology alone does not improve health outcomes unless it is embedded within existing screening, referral and treatment pathways. Expanding SAM Photo requires close collaboration with ministries of health, local authorities and healthcare providers to ensure that children identified through the application can access appropriate care and that the data generated can support national nutrition programmes.

Another critical factor is user adoption and capacity building. Our vision extends beyond healthcare professionals to community health workers, caregivers and even parents. Achieving this requires training, support and the development of interfaces that are intuitive, multilingual and adapted to different literacy levels and cultural contexts. Technology must fit the realities of the people who use it.

Digital infrastructure and interoperability also represent important challenges. While the application is designed to work offline, long-term impact depends on its ability to connect with national health information systems and other nutrition surveillance platforms. Ensuring seamless integration, while maintaining data quality, privacy and security, is a key priority for scale-up.

Another area of work is regulatory and ethical compliance. As a digital health innovation, SAM Photo must comply with data protection regulations, medical device requirements and ethical standards in every country where it operates. Navigating these regulatory frameworks is essential to building trust and ensuring sustainable adoption.

Finally, scaling requires strong partnerships and sustainable financing. No single organization can address child malnutrition alone. Governments, universities, humanitarian organizations, technology companies and donors all have a role to play. Building these partnerships is crucial not only to expand the technology, but also to generate the evidence, operational experience and local ownership needed for long-term success.

Ultimately, the challenge is not simply to scale an application, but to scale a new way of approaching malnutrition screening—one that is digital, community-based and data-driven. If we can successfully address these scientific, operational and institutional challenges, SAM Photo has the potential to make early detection of malnutrition accessible to millions of children who are currently beyond the reach of traditional screening systems.

How do you balance technological innovation with data protection and patient privacy?

At Action Against Hunger, we believe that technological innovation and data protection must go hand in hand. For SAM Photo Diagnosis App, protecting children’s privacy is not an afterthought—it is a fundamental design principle built into the technology from the very beginning.

Our approach starts with data minimization. The application only collects the information strictly necessary to perform the nutritional assessment. After a photograph of the child’s left arm is analysed, the original image is automatically deleted from the device. The system retains only the anonymized data required for diagnosis and programme analysis, significantly reducing privacy risks.

We also designed the application so that the diagnostic process can be performed directly on the smartphone, without requiring an internet connection. This means that sensitive information does not need to be transmitted during the screening process itself. When connectivity becomes available, only anonymized data are synchronized with the central platform for aggregation and analysis.

At the same time, we recognize that data can be a powerful public health asset when handled responsibly. The platform generates reliable and aggregated information that can help health authorities, humanitarian organizations and researchers better understand malnutrition trends and make more informed decisions. However, this is done without compromising the privacy of individual children.

As we expand internationally, compliance with data protection regulations, health data standards and ethical requirements is a key component of our scale-up strategy. We are building the programme around internationally recognized principles of privacy, security, informed consent and responsible data management, ensuring that the technology meets both legal requirements and societal expectations.

Beyond compliance, there is also an ethical dimension. SAM Photo was created to serve some of the world’s most vulnerable populations. That responsibility requires us to ensure that innovation strengthens trust rather than undermines it. Every technological decision—from image processing and storage to data sharing and system integration—must contribute to safeguarding the dignity, rights and confidentiality of the children and families we serve.

Ultimately, our goal is simple: to demonstrate that it is possible to harness cutting-edge digital technology to improve child health while maintaining the highest standards of privacy and data protection. Innovation should never come at the expense of trust; in our view, trust is what makes innovation possible.

What does receiving recognition such as the MWCapital Award mean to you?

Receiving the MWCapital Award is a tremendous honour for the entire SAM Photo Diagnosis App team, but more importantly, it is recognition of a much larger idea: that innovation can help solve some of the world’s most pressing humanitarian challenges. For us, this award is not simply about a technology; it is about the possibility of changing the way child malnutrition is detected and addressed globally.

SAM Photo began as a simple question: could a smartphone help identify children suffering from acute malnutrition? Over the years, that question evolved into a multidisciplinary effort involving nutritionists, epidemiologists, statisticians, software developers, frontline health workers, universities and communities across several countries. Receiving this award validates years of research, collaboration and perseverance.

The recognition is particularly meaningful because it highlights the role that digital innovation can play in advancing health equity. Too often, the children most at risk of malnutrition are those with the least access to healthcare services. Our ambition has always been to place a simple and reliable screening tool in the hands of those closest to children—community health workers, caregivers and families themselves. The award reinforces the relevance of that vision.

It is also an important opportunity for visibility. One of the biggest challenges faced by innovations in global health is not proving that they work, but achieving the partnerships, support and investment required to scale them. Recognition from organizations such as MWCapital helps bring together governments, donors, academic institutions, technology partners and humanitarian actors around a common goal: ensuring that more children are identified early and receive the treatment they need.

At the same time, awards are a reminder that the work is far from finished. Today, millions of children suffering from acute malnutrition are never diagnosed and therefore never receive treatment. The true measure of success for SAM Photo will not be the awards it receives, but the number of children whose lives are improved because they are identified earlier and connected to care.

For our team, the MWCapital Award is therefore both a celebration and a responsibility. It celebrates what has been achieved so far, while encouraging us to continue generating evidence, strengthening partnerships and expanding access to innovative solutions that can make early malnutrition detection available to every child, regardless of where they are born.

Consulta más información responsable en las publicaciones Corresponsables y en el espacio de Mobile World Capital Barcelona en Organizaciones Corresponsables 2026.