Ultrasonido pulmonar inteligente suministrar apoyo crucial para las pruebas de COVID-19 en cuestión de minutos

Esto permite a los legos relativos interpretar las imágenes de una manera manejable y comparativamente económica, al igual que los mejores expertos en pulmones del mundo. La solución también ofrece varias ventajas sobre las tecnologías de imagen alternativas como la TC o la RM: hay muchas más máquinas disponibles (incluso en los países en desarrollo y las zonas rurales), son portátiles y manejables, no utilizan radiación radiactiva (como con la TC), tienen un riesgo mínimo de contaminación mediante el uso de una cubierta alrededor del sensor y son comparativamente baratos.

Además, estos análisis de imágenes respaldan un diagnóstico que, en última instancia, debe ser realizado por el médico. Se necesitan más investigaciones para determinar con absoluta certeza si la deficiencia pulmonar es causada por COVID-19 u otra enfermedad pulmonar como una neumonía grave. Además, se necesita más investigación para poder realizar el diagnóstico completo utilizando este sistema inteligente de ecografía pulmonar. La nueva tecnología se ofrecerá a los hospitales y la actualización del software podría instalarse eventualmente directamente en los equipos de ultrasonido, para que los médicos tengan todo a su disposición, en tiempo real.

“Con la inteligencia artificial, se pueden determinar con exactitud los biomarcadores más importantes de enfermedades pulmonares graves como la COVID-19 en una ecografía pulmonar que visualiza las anomalías en el borde del pulmón y los cambios en la estructura de la red de alvéolos pulmonares y de tejido intersticial”, dijo Ruud van Sloun, profesor asistente e investigador de la Universidad Tecnológica de Eindhoven. “Y debido a que es un programa que aprende, se vuelve aún más inteligente con cada nuevo uso, lo que le permite determinar con mayor precisión si el paciente puede estar enfermo o no con COVID-19. Somos muy optimistas con respecto a su rápida aplicación en hospitales y salas de emergencia”.

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Universidad Tecnológica de Eindhoven
Universidad de Trento