MADRID, 8 May. (EUROPA PRESS) -
Los estudiantes del último curso del Doble Grado en Ingeniería por la Universidad Europea de Madrid y Electronics and Communications por la University of Hertfordshire, Flavio Grillo y Javier Balbás, han desarrollado un modelo basado en la inteligencia artificial que permite detectar el Covid-19, la enfermedad que provoca el coronavirus, a través de una radiografía de tórax.
Su investigación parte de la base de que la imagen radiológica permite diferenciar con gran precisión una neumonía provocada por el coronavirus de otros tipos de neumonía. "Usamos un algoritmo de aprendizaje y e inferencia a través redes neuronales convolucionales. Este tipo de algoritmo es muy eficaz para el análisis de imagen porque es capaz de extraer información con varios niveles de detalle, en función del tamaño y resolución de los ficheros de entrada", han explicado.
El modelo ha sido entrenado con cuatro categorías de radiografías: las correspondientes a pacientes con neumonía atribuida a coronavirus, con neumonías víricas y bacterianas y con ambos pulmones sanos, así como una cuarta categoría donde encajan las imágenes fallidas.
Los dos estudiantes de Ingeniería de la Universidad Europea garantizan que las casi 8.000 radiografías que han utilizado en el entrenamiento han sido verificadas, ya que proceden de la Universidad de Ottawa (Canadá), del Centro Nacional de Radiología Intensivista de Italia, de las bases de datos que están utilizando los profesionales sanitarios durante la pandemia, y de un médico español que ha compartido decenas de radiografías 'on line'.
"Los estudiantes, con el asesoramiento del profesor Fernando Martín de Pablo, han demostrado no solo utilizar herramientas modernas con fines sanitarios y da así respuesta a problemas actuales, también han sabido desplegar el algoritmo en una página web gratuita, y darle visibilidad. Creo que son un buen modelo para nuestros alumnos y para futuros alumnos de la Universidad Europea", ha comentado el director de Machine Learning Salud de la Universidad Europea, Juanjo Beunza.
En este sentido, los estudiantes han asegurado que la suya no es una herramienta de diagnóstico, sino que es una de apoyo al médico para que este pueda realizar mejores diagnósticos. "Lo que permite el modelo de inteligencia artificial es dar la voz de alarma y ayudar al personal sanitario que no tenga a su disposición PCR o test rápidos de detección del coronavirus, o bien dude sobre la primera impresión clínica de un paciente con neumonía", han zanjado.
