Crédito: Pixabay/CC0 Dominio público
Investigadores de la Universidad de Leicester han creado una nueva herramienta de inteligencia artificial que puede detectar COVID-19.
El software analiza tomografías computarizadas de tórax y utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para diagnosticar con precisión la enfermedad. Con una tasa de precisión del 97,86 %, actualmente es la herramienta de diagnóstico de COVID-19 más exitosa del mundo.
Actualmente, el diagnóstico de COVID-19 se basa en pruebas de ácido nucleico o pruebas PCR, como se las conoce comúnmente. Estas pruebas pueden producir falsos negativos y los resultados también pueden verse afectados por la histéresis, cuando los efectos físicos de una enfermedad van a la zaga de su causa. La IA, por lo tanto, ofrece la oportunidad de detectar rápidamente y monitorear de manera efectiva los casos de COVID-19 a gran escala, lo que reduce la carga para los médicos.
El profesor Yudong Zhang, profesor de descubrimiento de conocimientos y aprendizaje automático en la Universidad de Leicester, dice que su «investigación se centra en el diagnóstico automático de COVID-19 basado en una red neuronal de gráficos aleatorios. Los resultados mostraron que nuestro método puede encontrar las regiones sospechosas en el imágenes de tórax automáticamente y hacer predicciones precisas basadas en las representaciones. La precisión del sistema significa que puede usarse en el diagnóstico clínico de COVID-19, lo que puede ayudar a controlar la propagación del virus. Esperamos que, en el futuro , este tipo de tecnología permitirá realizar diagnósticos informáticos automatizados sin necesidad de intervención manual, con el fin de crear un servicio de salud más inteligente y eficiente”.
Los investigadores ahora seguirán desarrollando esta tecnología con la esperanza de que la computadora COVID pueda eventualmente reemplazar la necesidad de que los radiólogos diagnostiquen COVID-19 en las clínicas. El software, que incluso puede implementarse en dispositivos portátiles como teléfonos inteligentes, también se adaptará y ampliará para detectar y diagnosticar otras enfermedades (como el cáncer de mama, la enfermedad de Alzheimer y las enfermedades cardiovasculares).
La investigación se publica en el Revista Internacional de Sistemas Inteligentes.
Uso de redes neuronales convolucionales para analizar imágenes médicas
Siyuan Lu et al, NAGNN: Clasificación de COVID-19 basada en la representación consciente vecina de la red neuronal de gráficos profundos, Revista Internacional de Sistemas Inteligentes (2021). DOI: 10.1002/int.22686
Citación: Los investigadores crean una ‘computadora COVID’ para acelerar el diagnóstico (1 de julio de 2022) recuperado el 2 de julio de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-07-covid-diagnosis.html
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