Este equipo ha desarrollado un método que utiliza técnicas de Inteligencia Artificial
para ayudar a la detección temprana de patologías asociadas a la COVID-19 en
radiografías de pacientes. Este sistema, disponible para la comunidad científica y
médica en abierto, se ha desarrollado a partir de un estudio previo en un hospital de
Brighton (Reino Unido), adaptado al nuevo coronavirus con la colaboración del hospital
de la Fundación Instituto San José de Madrid.
En concreto, el equipo de investigación liderado por Verónica Sanz y Felipe Freitas
(Universidad de Aveiro, Portugal) comenzó a desarrollar hace un par de años una
herramienta que facilitase el triaje de pacientes con enfermedades respiratorias en
países en desarrollo. Para ello utilizaron técnicas de Inteligencia Artificial como
Machine Learning (aprendizaje de máquinas, que pretende que los ordenadores
reconozcan determinados patrones) aplicadas a una amplia base de datos de
radiografías de los Estados Unidos. Este trabajo, realizado en colaboración con el
doctor Andrew Elkins del hospital de Brighton, se publicó en la revista Journal of
Medical Artificial Intelligence.
La aparición de la COVID-19 hizo que los investigadores, junto a Johannes Hirn, se
plantearan aplicar este método a las enfermedades respiratorias provocadas por el
nuevo coronavirus. Mediante técnicas de visión por computador, aplican técnicas
específicas de Inteligencia Artificial para mejorar la velocidad y robustez de la
identificación, algo ya estudiado en el trabajo antes citado. Así se ‘entrena’ al sistema
para distinguir en la imagen 2D las características de enfermos de COVID respecto a
otras patologías como una neumonía convencional. “En la base de datos extensa que
tenemos ahora conseguimos resultados excelentes de identificación que han motivado
continuar la investigación y extenderla a otros marcadores clínicos”, asegura Verónica
Sanz.
Aplicaciones
Así, para realizar un estudio más detallado de la enfermedad los investigadores
trabajan con la Fundación Instituto San José, hospital especializado en Rehabilitación
Neurológica y Traumatológica referente en Cuidados Paliativos ubicado en Madrid. La
idea es incluir otros datos clínicos para refinar aún más los resultados. El prototipo de
herramienta es público, abierto a la comunidad científica y médica.
“Este estudio podría ayudar a hacer una detección más temprana de la enfermedad, o
entender cómo las características del paciente pueden determinar qué tipo de
actuación es mejor”, explica Sanz. “El prototipo de aplicación que hemos desarrollado
puede ayudar al triaje de pacientes, pero no sustituye a un diagnóstico PCR y a la
decisión de un profesional de la sanidad”, remarca la investigadora del IFIC.
Por otra parte, en colaboración con el profesor Mirko Salomón Alva Sánchez de la
Universidad Federal de Ciencias de la Salud de Porto Alegre (Brasil) se pretende
ampliar el estudio a un hospital de la ciudad brasileña. Los investigadores han cursado
una petición oficial al gobierno brasileño para realizar un estudio clínico de la COVID19 que utilice esta herramienta de triaje, lo que permitiría mejorar la aplicación y su
aplicación en otros centros de salud.
Además, sigue abierta la línea de trabajo con la que se desarrolló inicialmente esta
aplicación: la detección temprana de enfermedades respiratorias en países en
desarrollo. Así, en colaboración con diversas ONGs, los investigadores pretenden afinar
el sistema en otras situaciones en las que esta herramienta podría fallar al enfrentarse
a una enfermedad poco común en los países desarrollados, como la tuberculosis, y por
tanto no presentes en las bases de datos de entrenamiento. Sin incidencia en países
desarrollados, la tuberculosis (infección pulmonar causada por la bacteria
Mycobacterium tuberculosis) sigue siendo una de las 10 principales causas de muerte
en el mundo, según la OMS. En 2018 se registraron 10 millones de infecciones y 1,5
millones de muertes por esta causa, entre ellos 251.000 niños. Poner fin a la epidemia
de tuberculosis en 2030 es una de las metas relacionadas con la salud de los Objetivos
de Desarrollo Sostenible.
Más información: https://prototipo-covid-19-v1-0.onrender.com/

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