Medicina

China desarrolla modelo de IA para diferenciar Covid-19 de otras enfermedades respiratorias

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Investigadores de China 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 enfermedades respiratorias.

El hallazgo se publicó este mes un artículo en la revista Nature Communications, 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 otros malestares además de neumonía.

El modelo de IA es un sistema basado en una red neuronal convolucional profunda. Convirtió las experiencias de detección acumuladas por los expertos en algoritmos. Así, 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, se comparó el rendimiento diagnóstico de este sistema de IA basado en tomografías computarizadas con el de cinco radiólogos, y los resultados arrojaron que el rendimiento del sistema es mayor que el realizado por humanos.

Aunque se han desarrollado y utilizado numerosos sistemas de inteligencia artificial para la detección y el diagnóstico de la Covid-19, no se han producido la misma cantidad de algoritmos que puedan diferenciar con gran velocidad y precisión esta enfermedad de otros malestares de vías respiratorias.

La mayoría de los modelos de inteligencia artificial se basan en el análisis de tomografías, por lo que ante el inicio de la temporada de gripe e influenza, la carga de trabajo del diagnóstico por tomografía computarizada se disparará. Con ello, también será un mayor desafío para los médicos diferenciar cada enfermedad. Es así que este nuevo desarrollo facilitará el diagnóstico para los médicos.

Redaccion

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