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Una nueva plataforma de inteligencia artificial detecta la COVID-19 en radiografías de tórax, con exactitud y rapidez

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 26 Nov 2020
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Imagen: Los mapas de calor generados resaltaron adecuadamente las anomalías de los campos pulmonares en las imágenes marcadas con exactitud como positivas para COVID-19 (de la A a la C) a diferencia de las imágenes que fueron marcadas con exactitud como negativas para COVID-19 (D). La intensidad de los colores que aparecen en el mapa de calor corresponde a las características de la imagen que son significativas para predecir la positividad para COVID-19 (Fotografía cortesía de la Universidad Northwestern)
Imagen: Los mapas de calor generados resaltaron adecuadamente las anomalías de los campos pulmonares en las imágenes marcadas con exactitud como positivas para COVID-19 (de la A a la C) a diferencia de las imágenes que fueron marcadas con exactitud como negativas para COVID-19 (D). La intensidad de los colores que aparecen en el mapa de calor corresponde a las características de la imagen que son significativas para predecir la positividad para COVID-19 (Fotografía cortesía de la Universidad Northwestern)
Una nueva plataforma de inteligencia artificial (IA) que detecta la COVID-19 mediante el análisis de imágenes de rayos X de los pulmones, es aproximadamente 10 veces más rápida y entre 1 y 6% más exacta que el dictamen de los radiólogos especializados.

El algoritmo de aprendizaje automático, llamado DeepCOVID-XR y desarrollado por investigadores de la Universidad Northwestern (Evanston, IL, EUA) superó a un equipo de radiólogos especializados en tórax, pues detectó la COVID-19 en radiografías aproximadamente 10 veces más rápido y con un 1 % a 6 % más de exactitud. Los investigadores creen que los médicos podrían usar este sistema de inteligencia artificial para evaluar rápidamente a los pacientes que ingresan a un hospital por razones distintas a la COVID-19. La detección más rápida y temprana de ese virus, altamente contagioso, podría proteger a los trabajadores sanitarios y a los demás pacientes, pues conduce a que el paciente positivo se aísle más pronto. Los investigadores también creen que ese algoritmo podría servir para indicar si un paciente, que no esté bajo investigación para COVID-19, debe ser aislado y hacerle pruebas.

Para desarrollar, entrenar y probar el nuevo algoritmo, los investigadores utilizaron 17.002 imágenes de rayos X de tórax, el mayor conjunto publicado de datos clínicos de rayos X de tórax de la era COVID-19, que ha sido utilizado para entrenar un sistema de inteligencia artificial. Luego, el equipo probó DeepCOVID-XR contra cinco radiólogos experimentados capacitados en cardiotórax, con 300 imágenes aleatorias de prueba. Cada radiólogo tardó entre dos horas y media y tres horas y media para examinar ese conjunto de imágenes, mientras que el sistema de inteligencia artificial tardó unos 18 minutos. La exactitud de los radiólogos osciló entre el 76% y el 81%. DeepCOVID-XR funcionó un poco mejor, con un 82% de exactitud. Los investigadores pusieron el algoritmo a disposición del público con la esperanza de que otros científicos puedan seguir entrenándolo con nuevos datos. En este momento, DeepCOVID-XR todavía se encuentra en la fase de investigación, pero podría llegar a usarse en el entorno clínico en el futuro.

“No pretendemos reemplazar las pruebas reales”, dijo Aggelos Katsaggelos de Northwestern, experto en inteligencia artificial y autor principal del estudio. “Los rayos X son rutinarios, seguros y económicos. Nuestro sistema tardaría unos segundos en evaluar a un paciente y determinar si ese paciente debería ser aislado”.

“Podría llevar horas o días recibir los resultados de una prueba de COVID-19”, dijo el Dr. Ramsey Wehbe, cardiólogo y becario postdoctoral de IA en el Instituto Cardiovascular Bluhm de Medicina de Northwestern. “La IA no confirma si alguien tiene el virus. Pero si con este algoritmo podemos asignarle un indicador a un paciente, podríamos adelantar su clasificación antes de que se reciban los resultados de la prueba”.

Enlace relacionado:
Universidad Northwestern


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