Detectan Covid en tiempo real
Lasallistas desarrollan proyecto basado en inteligencia artificial para el diagnóstico, en pocos minutos, de la enfermedad Covid-19
¿Cómo funciona? _ Al insertar una imagen de la zona torácica, el sistema procesa la imagen y la compara con otras imágenes propias de pacientes con neumonía, con COVID-19 y saludables. Posteriormente, proporciona el resultado, el cual cuenta con una precisión del 95%.
Con la ayuda de inteligencia artificial, estudiantes del noveno semestre de la carrera de Ingeniería Biomédica, de la Universidad La Salle, desarrollaron un proyecto para que los médicos puedan diagnosticar, casi en tiempo real, a pacientes con la enfermedad Covid-19.
“Nuestro sistema puede descartar, en automático, todas aquellas imágenes de pacientes negativos; además, permitirá al médico radiologo concentrarse en aquellos pacientes donde los resultados sean positivos a daño por Covid-19”, dijo Ian Perrilliat García, quien se autodescribe como un fanático de la tecnología y apasionado de la salud.
Así, a través del uso de una radiografía computarizada de la caja torácica, los estudiantes aseguran poder reducir a solo minutos, el tiempo de interpretación de cientos de imágenes y lograr una precisión del 95 por ciento.
“El sistema funciona gracias a los algoritmos de machine learning, específicamente a redes neuronales convolucionales (...) Nuestro sistema está basado en el lenguaje de programación Python”, mencionó Marco Antonio Gámez Guerrero, quien también es parte de este proyecto tecnológico.
Los estudiantes mexicanos expresaron que los médicos, si utilizaran este nuevo sistema, detectarían en minutos los casos negativos de Covid-19, lo que les permitiría, entre otras cosas, disminuir considerablemente la carga de trabajo en los hospitales.
“Los médicos podrían subir una carpeta con radiografías digitalizadas de los pacientes a nuestro sistema. Así, de inmediato, la herramienta comenzaría a validar cada una de las imágenes y entregará la interpretación al médico”, aseguró Ian. CREAN BASE DE DATOS DE RADIOGRAFÍAS DE LA ZONA TORÁCICA
Desde marzo del año pasado, los estudiantes se dieron a la tarea de recopilar una base de datos de mil 800 imágenes de pacientes diagnosticados con Covid-19, con neumonía y también de personas sanas.
Con la ayuda de esta base datos inicial los universitarios indicaron a su sistema que estudiara las imágenes, para que pudiera diferenciar las características de cada patología.
“Estos sistemas identifican patrones característicos de una imagen, dada su naturaleza de Deep Learning o aprendizaje profundo, es capaz de aprender más características conforme se le va alimentando con un mayor número de imágenes”, dijo Gámez Guerrero.
Según los alumnos de Ingeniería Biomédica, el desarrollo de este proyecto ha tenido una serie de complicaciones porque, para optimizar los resultados de esta nueva herramienta, requieren de la retroalimentación del personal del sector salud, situación que no ha sido del todo posible debido al exceso de pacientes con Covid-19 en los hospitales.
Hasta el momento, comentan los jóvenes, han tenido el apoyo de los médicos del Instituto Nacional de Cancerología, quienes les han ayudado a evaluar su sistema.
“Nos encantaría que nuestro sistema pueda estar presente en los hospitales de nuestro país”, expresan con entusiasmo este par de universitarios que ven en la inteligencia artificial una solución que revolucionará el manejo de la información médica.
De lograr su sueño, dicen los estudiantes, también podrán realizar modelos para diagnóstico y ofrecer tratamientos a las problemáticas de los pacientes.
Además, precisan que en el futuro este sistema no solo funcionará para la detección de Covid-19, sino que también podrá utilizarse para otras patologías, como es el caso, de las enfermedades cardiacas.