Desarrollan un modelo de IA para detectar la COVID con una radiografía

Investigadores de la Universidad de Granada junto con el Hospital Universitario Clínico San Cecilio (Granada) han patentado un modelo de Inteligencia Artificial (IA) para detectar la infección por coronavirus en pacientes con daños pulmonares mediante una radiografía de tórax.

Los resultados obtenidos durante la primera fase de ensayos aproximan el porcentaje de efectividad de la herramienta entre un 75% y un 80%, superando el 69% de acierto de un radiólogo. El sistema utiliza algoritmos de aprendizaje que le permiten comparar la radiografía de tórax recién realizada con imágenes obtenidas de pulmones afectados por la COVID-19, según explica el catedrático de IA de la Universidad de Granada, Francisco Herrera.

La revista IEEE Journal of Biomedical and Health recoge los resultados de esta primera fase de ensayos. Durante la próxima fase de la investigación, que previsiblemente comenzará en enero, se intentará ampliar el modelo para poder hacer previsiones sobre el tiempo de ingreso hospitalario aproximado que requerirá el paciente, de tal manera que facilitará a los hospitales tener estimaciones sobre la ocupación de sus camas. Otro posible avance es que el sistema sea capaz de diferenciar el coronavirus de otras patologías pulmonares.

Herramientas accesibles

“La principal ventaja de diagnosticar el coronavirus mediante radiografías de tórax es que casi todos los centros sanitarios tienen maquinaria para realizarlas, por lo que solo precisarían de nuestro modelo”, explica Herrera.

Los investigadores se encuentran trabajando para desarrollar un software que permita lanzar una aplicación móvil que incluya la herramienta y la haga accesible para los centros hospitalarios. Así, una vez efectuada la radiografía, el modelo podría analizar el estado de los pulmones y emitir un veredicto.

Otros modelos

Cuando la primera ola de la pandemia llegaba a su final en nuestro país, dos estudiantes de la Universidad Europea de Madrid, Flavio Grillo y Javier Balbás, desarrollaron un modelo parecido al de la Universidad de Granada.

Los estudiantes de ingeniería utilizaron un algoritmo para analizar cada imagen torácica y concluir si el paciente estaba infectado de coronavirus o si la dolencia era ajena al SARS-CoV-2. La precisión, según la agencia SINC, era de un 97,7%.

“La herramienta es útil para ayudar al personal sanitario que no disponga de PCR o test rápidos de detección del coronavirus”, explicaron unos creadores que pusieron el modelo a disposición del sistema sanitario de forma gratuita.