Diseñan un modelo inteligencia artificial para diagnosticar la covid19 con una radiografía
Los investigadores sostienen que agilizará los tiempos en el diagnóstico
El sistema se podría instalar en cualquier clínica con rayos-X
El Hospital Universitario Clínico San Cecilio y la Universidad de Granada trabajan en el desarrollo de un sistema automático para detectar la afectación pulmonar que produce el coronavirus a través de las radiografías de tórax de los pacientes.
Este proyecto, en el que participan el servicio de Radiodiagnóstico del hospital granadino y el Instituto Andaluz de Investigación en Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial de la Universidad, se inició a mediados del pasado mes de marzo.
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Desde entonces ya se han analizado las placas de rayos-X de un millar de pacientes, lo que ha contribuido a entrenar y perfeccionar el modelo denominado 'deep learning' o de aprendizaje profundo, según ha informado el centro hospitalario.
Una vez culminada la primera fase de la investigación, esta herramienta permitiría a los especialistas saber si un paciente tiene daño pulmonar por coronavirus mediante la lectura de su radiografía pulmonar.
Y lograrían saberlo en un tiempo medio inferior al que tarda en conocerse el resultado de la PCR (Reacción en Cadena de la Polimerasa), la prueba que se emplea actualmente como el principal test más validado para detectar la presencia de la infección por Covid-19.
El objetivo, según explica el jefe de servicio de Radiodiagnóstico del hospital granadino, José Luis Martín Rodríguez, es desarrollar una herramienta de inteligencia artificial basada en algoritmos de aprendizaje profundo que permita identificar, por medio de la radiografía de tórax, la presencia de afectación pulmonar, aún en fases incipientes.
"Su aplicación real más inmediata nos permitiría disponer de un sistema de detección automatizada de la COVID-19 en pacientes sospechosos", detalla.
Según explica, frente al tiempo y coste de otras pruebas que se han demostrado las más eficaces y validadas en la detección de la infección, como la tomografía computarizada (TAC) o la PCR, disponer de este modelo implicaría agilizar los tiempos en el diagnóstico, además de permitir estandarizar el uso del sistema a cualquier centro sanitario con disponibilidad para hacer radiografías de tórax.
Resultados alentadores
El proyecto está próximo a concluir su fase inicial y los resultados obtenidos hasta el momento, dicen los investigadores, son alentadores porque se están obteniendo niveles de precisión que superan los descritos hasta la fecha en la bibliografía internacional para este proceso.
En concreto, la precisión del modelo que se está desarrollando arroja un porcentaje de acierto del 80% en la detección de los casos positivos.
Ya hay otros proyectos de investigación similares puesto en marcha en otras partes del mundo, como en Canadá, China y otros países del oriente asiático.
En fases posteriores del estudio, a un año o dos vista, está previsto ampliar la capacidad del modelo para identificar y relacionar hallazgos radiológicos en los pulmones infectados, de modo que pudiera conocerse el impacto de otros factores como edad, sexo, alteraciones analíticas, fármacos u otras enfermedades en la evolución del coronavirus.
Los expertos proyectan incluso desarrollar y adaptar el sistema para que sea capaz de diferenciar los pacientes afectados por covid-19 de aquellos aquejados de otro tipo de enfermedades pulmonares como las neumonías bacterianas o las virales.