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Método acelerado de inteligencia artificial monitoriza la severidad de la enfermedad COVID-19 a partir de las tomografías computarizadas (TC) de tórax

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 02 Apr 2021
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Imagen: El método acelerado por IA monitoriza la severidad de la enfermedad COVID-19 a partir de las TCs de tórax del paciente (Fotografía cortesía de NVIDIA)
Imagen: El método acelerado por IA monitoriza la severidad de la enfermedad COVID-19 a partir de las TCs de tórax del paciente (Fotografía cortesía de NVIDIA)
Un método acelerado por inteligencia artificial pudo monitorizar la severidad de la enfermedad COVID-19 en el tiempo a partir de las tomografías computarizadas de tórax del paciente.

Investigadores de NVIDIA (Santa Clara, CA, EUA) y los Institutos Nacionales de Salud de los Estados Unidos (NIH; Bethesda, MA, EUA) estudiaron la progresión de las opacidades pulmonares en las imágenes de TC de tórax de pacientes con COVID, y extrajeron conocimientos acerca de las relaciones temporales entre las características de la TC y las mediciones de laboratorio. Cuantificar las opacidades TC les puede decir a los médicos qué tan severa es la condición de un paciente. Un mejor entendimiento de la progresión de las opacidades pulmonares en los pacientes con COVID podría ayudar a informar las decisiones clínicas en pacientes con neumonía, y aportar información durante los ensayos clínicos para terapias para tratar el virus.

Al seleccionar una serie de datos de más de 100 TCs de tórax secuenciales de 29 pacientes con COVID de China e Italia, los investigadores usaron un modelo de segmentación NVIDIA Clara AI para automatizar la ardua tarea de segmentar el pulmón completo en cada TC. Los radiólogos expertos revisaron el total de segmentaciones pulmonares, y segmentaron manualmente las opacidades pulmonares. Para rastrear la progresión de la enfermedad, los investigadores usaron curvas temporales generalizadas, que correlacionaron los datos de TC con las mediciones de laboratorio como el conteo de leucocitos y los niveles de procalcitonina. Luego usaron visualizaciones 3D para reconstruir la evolución de las opacidades por COVID en uno de los pacientes.

El equipo encontró que las opacidades pulmonares aparecieron entre uno a cinco días antes del inicio de los síntomas, y tuvieron un pico máximo un día después de que comenzaran. También analizaron dos subtipos de opacidades –opacidad en vidrio esmerilado y consolidación- y descubrieron que las opacidades en vidrio esmerilado aparecían más temprano en la enfermedad, y persistían un tiempo después de la resolución de la consolidación. Los investigadores mostraron cómo las curvas dinámicas TC podían ser usadas como una herramienta de referencia clínica para los casos leves de COVID-19, y podrían ayudar a detectar los casos que se agravan con el tiempo. Esas curvas podrían ayudar a los médicos a identificar los efectos pulmonares crónicos señalando los casos donde los pacientes tienen opacidades residuales visibles en las tomografías computarizadas TC largo tiempo después de que los otros síntomas se disipen.

Enlace relacionado:
Institutos Nacionales de Salud de los Estados Unidos


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