Dos algoritmos creados mediante la inteligencia artificial pueden diagnosticar el coronavirus en personas infectadas y anticipar si el paciente desarrollará una enfermedad leve, moderada o grave, anunció hoy la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL).
Científicos de esta entidad han desarrollado dos algoritmos, que funcionan con datos de imágenes ultrasonido y los sonidos de auscultaciones recogidas del tórax y pulmones de los pacientes.
El interés de esta investigación es que ha dado como resultado un método que incluso podría detectar el virus SARS-CoV-2 en personas asintomáticas identificando cambios en el tejido de sus pulmones.
La investigación, conducida por el Grupo de Salud Global Inteligente de la EPFL, también puede ayudar en la lucha contra otras enfermedades respiratorias y contra el desafío creciente de la resistencia a los antibióticos, que eran las ideas iniciales con las que se lanzó.
Cuando se emprendió el proyecto el objetivo era definir los marcadores capaces de distinguir mejor la neumonía viral de la bacteriana, pero la aparición de la Covid-19 redirigió su objetivo.
Escuela Politécnica Federal de Lausana. Foto: EFE, archivo
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El Hospital Universitario de Lausana colaboró en el estudio mediante la recolección desde 2019 de miles de imágenes ultrasonido de pulmones desde 2019.
Por su parte, el Hospital Universitario de Ginebra se encargó de recoger sonidos respiratorios desde 2017 creando un estetoscopio digital inteligente llamado "Pneumoscope.
Imágenes y sonidos se combinan en dos algoritmos que se pueden comparar con las aplicaciones que identifican una canción a partir de un pequeño fragmento de la misma según explicó en un comunicado el profesor y director del Departamento de Mujeres, Niños y Adolescentes del Hospital de Ginebra, Alain Gervaix.
Al alcance de todos
Los científicos suizos están desarrollando ahora una aplicación para teléfonos móviles que permite usar estos algoritmos en los teléfonos desde las regiones más remotas.
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"La necesidad de construir una inteligencia artificial a gran escala para entender y reaccionar a datos que emergen rápidamente no ha sido nunca tan obvia. Esperemos que este impulso continúe después de la pandemia y se use para ofrecer un acceso equitativo a la sanidad", concluyó la doctora e investigadora, Mary-Anne Hartley.
fjb
