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El Coronavirus sigue en el centro de la atención mundial y la ciencia trabaja día y noche para conseguir un tratamiento o vacuna. Es el caso de los investigadores de la Universidad de Granada, España, ejecutan un proyecto en el que se utiliza inteligencia artificial en la detección del Coronavirus.

El proyecto, que se encuentra en fase avanzada, pretende diagnosticar Covid- 19 en menos de un segundo por medio de radiografías de tórax. Tiene un nivel de acierto de 75 a 77%, de acuerdo a las pruebas desarrolladas hasta ahora.

En un artículo publicado en el blog del BBVA, el líder de la investigación, el catedrático de Ciencias de la Computación Francisco Herrera, explica que utilizan la IA como herramienta para interpretar imágenes biomédicas de forma mucho más eficaz que el cerebro humano.

Esta técnica serviría de mucha ayuda en aquellos centros sanitarios de ciudades pequeñas en los que no se dispone de sistemas de diagnósticos por imagen de alta tecnología como el TAC. 

Detección de Coronavirus y Machine learning

Para desarrollar esta tecnología, el equipo ha trabajado con una base de datos de 300 radiografías de pacientes positivos de Covid-19 y 300 imágenes de pacientes sin la enfermedad.

Esta investigación es un nuevo ejemplo del gran potencial biomédico del “Machine learning” como herramienta científica.

Gracias a los avances en esta área, las máquinas inteligentes, hoy en día, pueden ser entrenadas para clasificar conjuntos de datos con una precisión humana, o en ocasiones, hasta superior.

Con este proyecto donde utilizan inteligencia Artificial en la detección de Coronavirus, los investigadores se muestras optimistas y aseguran que podrían comenzar a implementarlo en otoño, antes de un posible rebrote, si logran alcanzar el umbral del 80% de aciertos.

Con su implementación, el sistema con Inteligencia Artificial permitiría a un médico familiar diagnosticar de manera confiable un caso de Coronavirus por medio de una radiografía de torax en pocos minutos, siempre y cuando el paciente tenga los pulmones afectados.

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