Desarrollan IA que detecta el COVID-19 en los pulmones y lo distingue de la gripe

DOBLE LLAVE – La Universidad de Florida Central realizó un nuevo estudio que muestra que la inteligencia artificial (IA) puede ser casi tan precisa como un médico en el diagnóstico de COVID-19 en los pulmones.

Los investigadores demostraron que se podría entrenar un algoritmo de IA para clasificar la neumonía por COVID-19 en tomografías computarizadas (TC) con una precisión de hasta el 90 %, así como identificar correctamente los casos positivos el 84 % de las veces y los casos negativos el 93 % de las veces.

Las TC ofrecen un conocimiento más profundo del diagnóstico y la progresión de COVID-19 en comparación con las pruebas PCR, que se utilizan con frecuencia y tienen altos índices de falsos negativos, retrasos en el procesamiento y otros desafíos.

COVID-19 en los pulmones puede ser diagnosticado mediante IA

Otro beneficio, es que este tipo de examen puede detectar el virus en personas sin síntomas, en aquellos que tienen síntomas tempranos, durante el pico de la enfermedad y después de que los síntomas desaparecen.

«Este nuevo algoritmo puede superar este problema identificando con precisión los casos de COVID-19, así como distinguiéndolos de la gripe, sirviendo así como una gran ayuda potencial para los médicos», explicó uno de los líderes del proyecto, Ulas Bagci.

Para realizar el estudio, los investigadores entrenaron un algoritmo de computadora para reconocer COVID-19 en TC de pulmón de 1.280 pacientes multinacionales de China, Japón e Italia. Luego probaron el algoritmo en tomografías computarizadas de 1.337 pacientes con enfermedades pulmonares que iban desde el COVID-19 hasta el cáncer y la neumonía no causada por el virus.

Cuando compararon los diagnósticos de la computadora con los confirmados por los médicos, encontraron que el algoritmo era extremadamente competente para diagnosticar con precisión la neumonía por COVID-19 en los pulmones y distinguirla de otras enfermedades, especialmente cuando se examinan las TC en las primeras etapas de la progresión de la enfermedad.