Equipos de inteligencia artificial en una exposición en Yangzhou, provincia de Jiangsu, 28 de abril del 2020. [Foto: Meng Delong/China Daily].
Equipos de inteligencia artificial en una exposición en Yangzhou, provincia de Jiangsu, 28 de abril del 2020. [Foto: Meng Delong/China Daily].

Investigadores chinos publicaron este mes un artículo en la revista Nature Communications donde proponen un modelo de inteligencia artificial (IA) que pueda ayudar a los médicos a diferenciar con alta precisión y rápidamente entre el COVID-19, la gripe y la neumonía.

Desde el brote de COVID-19 se han desarrollado y utilizado numerosos sistemas de IA para la detección y el diagnóstico de primera línea. Entre ellos se destacan los análisis de radiografías de tórax y las tomografías computarizadas. Sin embargo, debido a la entrada de la temporada de gripe, si el COVID-19 y la gripe estallaran juntos y causan una gran carga de trabajo para el diagnóstico vía TC, diferenciar entre las dos enfermedades respiratorias resultaría difícil para los médicos.

Un nuevo modelo de IA puede ser la respuesta. Investigadores de la Universidad de Tsinghua y del Hospital Union de Wuhan, provincia de Hubei, afiliado a la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong, han desarrollado y evaluado un sistema de IA que utiliza un gran grupo de macrodatos que abarca 11.000 volúmenes de TC de los casos de COVID-19, gripe, neumonía adquirida en la comunidad y no adquirida en la comunidad y casos que no presentan neumonía.

La información TC de pacientes con COVID-19 provienen de tres hospitales de Wuhan, epicentro de la pandemia de COVID-19 en China.

El modelo de IA convirtió las experiencias de detección en algoritmos. Los resultados de las pruebas demuestran que el sistema puede diferenciar entre cuatro enfermedades respiratorias, incluyendo el COVID-19, la gripe y cuando no existe neumonía.

En otros estudios, el equipo de investigación comparó el rendimiento diagnóstico del sistema de IA basado en TC con la labor de cinco especialistas radiólogos. Los resultados evidencian que el nuevo sistema mantuvo un mejor desempeño que los galenos consultados. Aunque los radiólogos salieron victoriosos en el caso de distinguir entre tener neuo no tener neumonía.

Este modelo de IA ayudará a disminuir la carga de trabajo de los médicos. El tiempo medio actual de lectura de las pruebas radiológicas por parte de los galenos fue de seis minutos y medio, mientras que la IA lo hizo en 2,73 segundos.

Su autor, el profesor Feng Jianjiang de la Universidad de Tsinghua, experto en reconocimiento de huellas dactilares y visión computarizada, explicó que el uso de la tomografía computarizada pulmonar para diferenciar COVID-19 de otras formas de neumonía es difícil debido a las muchas similitudes de los diferentes tipos de neumonía, especialmente en las primeras etapas. A esto hay que sumarle las grandes variaciones en diferentes etapas del mismo tipo. Por lo tanto, era necesario desarrollar un algoritmo de diagnóstico de IA específico para COVID-19.

“Aunque las dudas sobre el uso de tomografías computarizadas para detectar COVID-19 permanecen, Feng precisó que las tomografías computarizadas desempeñan un papel vital en las evaluaciones de gravedad y el manejo del paciente. Esas aplicaciones relacionadas con el sistema de IA han sido utilizadas por los médicos en los hospitales de Wuhan.

“El algoritmo de diagnóstico de IA también tiene las ventajas de la idoneidad para un uso de alta repetición y un despliegue fácil a gran escala, mostrando su potencial para convertirse en una nueva herramienta para ayudar a controlar la propagación de COVID-19”, aseguró Feng. 

Colaboración especial: El Pueblo en Línea

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