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domingo, julio 21, 2024

La inteligencia artificial para diagnosticar COVID-19

A diferencia de los análisis de sangre y las pruebas de ácido nucleico, escuchar los sonidos de los pulmones de los pacientes es más fácil, más rápido y no es invasivo, confirmó Zeng Hesong.

Traducción: Tania Giacomelli

Artículo extraído del China Daily (2021-01-13). Autora: Liu Kun/Zou Shuo

El personal médico de Wuhan, capital de la provincia de Hubei, ha desarrollado una herramienta que utiliza inteligencia artificial y es capaz de diagnosticar a pacientes con COVID-19 según el sonido que producen los pulmones.

Zeng Hesong, profesor del departamento de cardiología del Hospital de Tongji en el Colegio Médico Tongji de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong y líder del equipo de investigación, afirmó que, a través del envío de datos del sonido del corazón y los pulmones de diferentes pacientes, esta herramienta mostró tener más de un 95 por ciento de efectividad en determinar si los pacientes tienen COVID-19 y la gravedad de la enfermedad.

La herramienta está desarrollada en base al sonido emitido por los pulmones de 172 pacientes con COVID-19 recopilados en el hospital entre el 1 y el 5 de abril, los cuales se compararon con el sonido emitido por los pulmones de 50 pacientes sin COVID como grupo de control.

Luego de que el equipo cargara los datos y configurara qué representaba cada uno, la herramienta utilizó la información y la inteligencia artificial para determinar si algún paciente nuevo tenía COVID-19 y la gravedad de los síntomas, comentó Zeng.

Este prototipo tiene una gran importancia en el diagnóstico rápido y en la intervención temprana de los pacientes con COVID-19, afirmó; y luego agregó que el equipo de investigación está realizando los trámites para patentarlo.

A diferencia de los análisis de sangre y las pruebas de ácido nucleico, escuchar los sonidos de los pulmones de los pacientes es más fácil, más rápido y no es invasivo, confirmó.

«Planeamos incorporar el prototipo en dispositivos portátiles que puedan registrar y analizar los sonidos pulmonares de los pacientes de forma automática», comentó. «Sin embargo, todavía no tenemos los suficientes datos de pacientes para obtener una mayor precisión».

Actualmente, la herramienta tarda entre 20 y 30 minutos para diagnosticar a un paciente. El equipo apunta a reducir el tiempo de diagnóstico a la mitad. Señaló: «Estamos trabajando para obtener más datos de los pacientes con COVID-19 para mejorar el prototipo, comentó.»

«Cuando se recopilen suficientes sonidos pulmonares y cardíacos de pacientes asintomáticos, creemos que la herramienta también se podrá utilizar para encontrar pacientes asintomáticos», agregó.

Graduada en Comunicaciones y Turismo de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). Posgrado en Subtitulado y Doblaje de la Universidad Tecnológica Nacional de Resistencia (FRRE) y en Derechos Lingüísticos como Derechos Humanos de la Universidad FLACSO.

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