Nuevas opciones para diagnosticar Covid-19

L a tecnología de rayos X tiene múltiples usos y ahora se quiere aplicar para detecter Covid-19 y convertirse así en un complemento de las PCR.

 

 

Un equipo de investigadores de Universidad del Oeste de Escocia (UWS) ha desarrollado un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) que compara las exploraciones de rayos X de un paciente con hasta 3.000 imágenes de personas que padecen covid-19, personas sanas y pacientes con neumonía viral. Gracias a esta tecnología, se puede saber si un paciente sufre de coronavirus, con una precisión del 98 por ciento y en apenas minutos.

 

 

Una vez comparadas las imágenes, se recurre a un proceso de IA conocido como red neuronal convolucional profunda, un algoritmo que generalmente se usa para analizar imágenes visuales, para hacer un diagnóstico.

 

Según sus precursores, se trata de una herramienta rápida y confiable para detectar Covid-19, y su uso se ha vuelto más utilizado con el auge de la variante Omicron y en aquellos países que no son capaces de  realizar una gran cantidad de pruebas de Covid-19 debido a las limitadas herramientas de diagnóstico. Gracias a esta técnica que utiliza tecnología de fácil acceso se puede detectar rápidamente el virus. Además, esta técnica puede ser crucial, y potencialmente salvar vidas, al diagnosticar casos graves del virus y ayudar a determinar qué tratamiento puede ser necesario”.

 

 

Tecnologías complementarias

 

El profesor Milan Radosavljevic, vicedirector de investigación, innovación y compromiso de UWS, ha indicado que «esta es una investigación potencialmente revolucionaria. Es otro ejemplo del trabajo deliberado e impactante que se ha llevado a cabo en UWS durante la pandemia, marcando una diferencia genuina en la lucha contra el covid-19».

 

Entre los próximos pasos, el equipo quiere continuar y desarrollar el estudio, incorporando una mayor base de datos de imágenes de rayos X adquiridas por diferentes modelos de máquinas de rayos X, para evaluar la idoneidad del enfoque en un entorno clínico.

 

 

 

 

 

 

 

 

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