Estudios

Así se ven pulmones con COVID-19 utilizando la Inteligencia Artificial

Un algoritmo desarrollado por la Universidad Northwestern ayuda a analizar imágenes pulmonares de rayos X para detectar el COVID-19.

Cada día que pasa se van mejorando los métodos de detección del COVID-19. Un grupo de científicos de la Universidad Nortwestern, en Estados Unidos, creó una plataforma de Inteligencia Artificial que ayuda a analizar imágenes de rayos X de los pulmones.

A través de un algoritmo, la plataforma determina con precisión y rapidez si una persona puede tener el coronavirus o no.

Se llama DeepCOVID-XR, y su algoritmo de aprendizaje automático superó a un equipo de radiólogos toráxicos especializados. La máquina ubicó el COVID-19 diez veces más rápido que los expertos, y con una precisión del 1 al 6%.

El estudio fue publicado esta semana en la revista Radiology.

 

La voz de los expertos en la plataforma de Inteligencia Artificial

Aggelos Katsaggelos fue uno de los científicos que trabajó en la plataforma: es experto en Inteligencia Artificial.

“No pretendemos reemplazar las pruebas reales, pero las radiografías son rutinarias, seguras y baratas. Nuestro sistema tardaría segundos en examinar a un paciente y determinar si necesita ser aislado”, señaló Katsaggelos.

Su compañero, el cardiólogo Ramsey Wehbe, ahondó más sobre la creación.

“Muchos pacientes con COVID-19 tienen hallazgos característicos en sus imágenes en el pecho”, manifestó Wehbe. “Estos incluyen ‘consolidaciones bilaterales’: los pulmones están llenos de líquido e inflamados, particularmente a lo largo de los lóbulos inferiores y la periferia”.

El problema es que para diferenciar al COVID-19 de la neumonía u otra enfermedad pulmonar se necesita un ojo entrenado. Con la Inteligencia Artificial del DeepCOVID-XR se puede diferenciar, como ya se ha dicho, con rapidez y precisión.

 

Así se logró la efectividad del sistema frente al COVID-19

Para desarrollar, entrenar y probar el algoritmo se utilizaron 17.002 imágenes de rayos X de tórax. De acuerdo con el equipo, 5.445 provienen de pacientes con coronavirus.

Las pruebas posteriores del Deep COVID-XR contra cinco radiólogos experimentados determinaron con una rapidez de 18 minutos si un resultado de rayos X era o no era de un paciente con la enfermedad.

Los médicos tardaron un promedio de dos horas y media a tres horas y media.

En el desarrollo de la plataforma de Inteligencia Artificial participaron 13 expertos distintos, tanto del laboratorio de Katsaggelos como de la Universidad Northwestern.

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