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27 May 2020

Dos estudiantes de la Universidad Europea desarrollan un modelo para detectar el Covid-19 por radiografía

Flavio Grillo y Javier Balbás, estudiantes del último curso del Doble Grado en Ingeniería por la Universidad Europea y Electronics and Communications por la University of Hertfordshire, han desarrollado un modelo basado en la Inteligencia Artificial, que permite detectar la infección por COVID-19 a través de una simple 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.

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; asimismo existe 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, 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 online.

Grillo y Balbás aseguran que la suya no es una herramienta de diagnóstico, sino que es una herramienta de apoyo al médico para que este pueda realizar mejores diagnósticos. Lo que permite el modelo de inteligencia artificial, dicen, “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”. Por eso han publicado su modelo en una web abierta a todos los profesionales www.coronavirusxray.com o www.covid19xray.com , a quienes invitan a compartir sus radiografías para seguir perfeccionando la herramienta. El feedback de momento está siendo más que positivo.