Dos jóvenes mexicanos, estudiantes de la Universidad de La Salle de noveno semestre de la carrera en Ingeniería Biomédica, desarrollaron un sistema que apoya a la detección del COVID-19, pero ojo, no es una prueba ‘cualquiera’, pues lo que buscan estos jóvenes investigadores es que la prueba se pueda realizar en unos segundos con una precisión de casi el 100%.
Echando mano de la Inteligencia Artificial, Ian Perrilliat García y Marco Antonio Gámez Guerrero crearon el Sistema Auxiliar para el Diagnóstico de COVID-19 Mediante Análisis de Imágenes de Radiografías Computarizadas Torácicas, y para que no quede duda de que “el que quiere, puede”, cabe hacer notar, que ambos, estudiantes, estuvieron trabajando por computadora desde casa.
“Es un hecho que el estándar de oro es la PCR (Reacción en Cadena de la Polimersa) es la prueba más precisa que tenemos para detectar COVID-19, sin embargo, su acceso es muy limitado, no toda la población tiene acceso y los resultados pueden tardar de tres a cuatro días, en cambio este sistema puede entregar los resultados en segundos”, explicó Ian Perrilliat.
Por su parte, Marco Antonio señaló que: “Nosotros tenemos un programa computacional y con base a lo que nosotros vamos alimentando a este programa puede detectar mayormente patrones característicos de cada patología (…) Entre más imágenes vea el sistema, mejor, la precisión también va a aumentar”. Lo anterior porque el sistema que desarrollaron, analiza las imágene y funciona a base de algoritmos de repetición.
Acá puedes consultar el estudio de los jóvenes mexicanos.
¿Cómo funciona este sistema diagnóstico de COVID-19 a través de la CR torácica?
Al insertar una imagen de una CR torácica, el sistema procesa la imagen y la compara con otras imágenes propias de pacientes con neumonía, con COVID-19 y saludables. Posteriormente arroja el resultado, el cual cuenta con una precisión mayor al 95%.
Se maneja con un código basado en Python, lo que permite normalizar cualquier imagen al formato y tamaño necesarios para realizar la clasificación. “El sistema puede ser utilizado en un equipo promedio con una debida instalación y sin conexión a Internet, ya que este recurso no es necesario para realizar la clasificación de las imágenes a escala clínica”.
Acá puedes consultar el estudio realizado.
http://memorias.somib.org.mx/index.php/memorias/article/view/810/486
