29 de octubre de 2020
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BEIJING, 16 oct (Xinhua) -- Investigadores chinos publicaron este mes un artículo en la revista Nature Communications en el que proponen un modelo de inteligencia artificial (IA) que puede ayudar a los médicos a diferenciar rápidamente y con alta precisión entre la COVID-19, la influenza y otro tipo de neumonías.
   Desde el brote de la COVID-19, se han desarrollado y utilizado numerosos sistemas de inteligencia artificial para la detección y el diagnóstico de primera línea, como el análisis de radiografías de tórax y tomografías computarizadas. Sin embargo, ante la proximidad de la temporada de gripe, si la COVID-19 y la influenza brotaran juntas, lo que provocaría que la carga de trabajo del diagnóstico por tomografía computarizada se disparara, diferenciar entre las dos enfermedades respiratorias sería un desafío para los médicos.
   Un nuevo modelo de IA puede proporcionar la respuesta. Investigadores de la Universidad de Tsinghua y de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong, con sede en Wuhan, han desarrollado y evaluado un sistema de inteligencia artificial utilizando un gran conjunto de datos con más de 11.000 volúmenes de tomografías computarizadas de la COVID-19, influenza, neumonía no viral adquirida en la comunidad y otro malestar que no sea neumonía.
   El documento indica que los volúmenes de tomografías computarizadas de los pacientes con la COVID-19 se recolectaron principalmente de febrero a marzo en tres hospitales de Wuhan, que alguna vez fue el epicentro de la epidemia de la COVID-19 en China.
   El modelo de IA, conocido como un sistema basado en una red neuronal convolucional profunda, convirtió las experiencias de detección acumuladas por los expertos en algoritmos. Los resultados de las pruebas mostraron que puede diferenciar la  COVID-19 y la influenza de otras neumonías con un alto grado de precisión de detección.
   En estudios posteriores, el equipo de investigación comparó el rendimiento diagnóstico de este sistema de IA basado en tomografías computarizadas con el de cinco radiólogos, y los resultados muestran que el rendimiento del sistema es mayor que el de sus homólogos humanos.
   El modelo de IA ayudará a reducir la carga de trabajo de los médicos. El estudio muestra que el tiempo medio de lectura de los radiólogos fue de 6,5 minutos, mientras que el del sistema de IA fue de 2,73 segundos.
   Es difícil utilizar la revisión pulmonar por tomografía computarizada para diferenciar entre la COVID-19 y otras neumonías, debido a las grandes similitudes de las neumonías de diferentes tipos, especialmente en la etapa inicial, y las grandes variaciones en las diferentes etapas del mismo tipo. Por lo tanto, es necesario desarrollar un algoritmo de diagnóstico de IA específico para la COVID-19, dijo el coautor Feng Jianjiang de la Universidad de Tsinghua, también experto en reconocimiento de huellas dactilares y visión por computadora.
   El algoritmo de diagnóstico de IA también tiene las ventajas de una alta repetibilidad y un fácil despliegue a gran escala, lo que muestra el potencial de convertirse en una nueva herramienta para controlar la propagación de la COVID-19, dijo Feng. 
16 de octubre de 2020
Ciencia y Tecnología