Investigadores desarrollan inteligencia artificial para detectar Covid-19

Investigadores de la Universidad de Florida Central en Estados Unidos trabajan en un estudio donde muestran que la Inteligencia Artificial puede ser igual de precisa que un médico, esto, para diagnosticar el Covid-19 en los pulmones.

De acuerdo con un estudio publicado por la revista Nature Communications, señala que esta nueva técnica puede superar algunos retos que se presentan al realizar las pruebas actuales para coronavirus, por lo que los científicos demostraron que podrían entrenar un algoritmo de Inteligencia Artificial para clasificar la neumonía por Covid-19 en tomografías computarizadas, teniendo 90% de precisión.

Asimismo, dichos avances podría identificar casos positivos a 84 por ciento de las veces, además de casos negativos a un 93 por ciento de las veces en las que se hacen las pruebas.

«Este nuevo algoritmo puede superar este problema identificando con precisión los casos de Covid-19, así como distinguiéndolos de la gripe, sirviendo así como una gran ayuda potencial para los médicos», explicó Ulas Bagci, líder del proyecto.

En ese sentido, las tomografías computarizadas, ofrecerán un conocimiento más profundo del diagnóstico y la progresión que tiene la enfermedad, a comparación de las pruebas PCR, que son utilizadas con frecuencia y las cuales tiene altos índices de falsos negativos, retrasos en su procesamiento, entre otros desafíos.

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Los expertos detallaron que para este estudio, se entrenó un algoritmo de computadora para reconocer el Covid-19 mediante estas tomografías de pulmón en mil 280 pacientes multinacionales de China, Japón e Italia, para posteriormente probar el algoritmo en tomografías de mil 337 pacientes que padecen de enfermedades pulmonares como el cáncer y la neumonía que no es causada por el coronavirus.

Por su parte, destacaron que uno de los beneficios de las tomografías computarizadas, es que puede ser detectado el malestar en personas que llegan a ser asintomáticas, así como aquellos que presentan síntomas tempranos o durante el pico de la enfermedad.