Publicado 30/04/2020 12:00CET

Se inicia un estudio internacional para caracterizar la neumonía por Covid-19

Gorka Bastarrika
Gorka Bastarrika - VILLAR LOPEZ

   MADRID, 30 Abr. (EUROPA PRESS) -

   La Clínica Universidad de Navarra va a colaborar en un estudio multicéntrico internacional, liderado por Siemens Healthineers, para crear un algoritmo de inteligencia artificial capaz de establecer la extensión del daño pulmonar provocado por el coronavirus y diferenciar una neumonía por Covid-19, la enfermedad que provoca el nuevo coronavirus, de otra convencional.

   Junto a otros seis hospitales europeos y americanos, han iniciado este proyecto en el que recogen y analizan los datos radiológicos obtenidos de tomografías computarizadas (TC) de tórax de pacientes sospechosos o positivos.

   "El estudio radiológico es de gran utilidad para realizar el diagnóstico y para evaluar las complicaciones. Además, de nuestras observaciones preliminares también podemos deducir que puede ser útil para el seguimiento de los pacientes y para establecer la respuesta al tratamiento", ha dicho el codirector del Servicio de Radiología de la Clínica Universidad de Navarra, Gorka Bastarrika.

   El 'software', facilitado por Siemens Healthineers y entrenado con estudios de TC proporcionados por los siete centros hospitalarios participantes, analiza de forma automática las exploraciones, segmenta el pulmón para diferenciar los lóbulos pulmonares y analiza el porcentaje de tejido pulmonar afectado.

   "La neumonía por coronavirus se caracterizar por una afectación tenue y difusa que suele predominar en la periferia de los pulmones. En la neumonía convencional se suele observar una consolidación que puede ocupar uno o más lóbulos pulmonares", ha aclarado el especialista.

   La implementación de esta herramienta, una vez aprobada, va a tener un gran impacto en el diagnóstico de los pacientes, de manera que se podrá actuar con mayor rapidez ante posibles repuntes u oleadas del virus en el futuro. Además, va a favorecer retomar la actividad y la atención al resto de pacientes de forma más segura.