Un estudio revel\u00f3 que la inteligencia artificial ofrece hasta un 90 % de fiabilidad en la detecci\u00f3n de la COVID-19 en los pulmones e incluso supera algunas de las actuales dificultades en las pruebas, inform\u00f3 este mi\u00e9rcoles la Universidad de Florida Central (UCF).<\/p>\n
Los cient\u00edficos descubrieron que un algoritmo de inteligencia artificial puede identificar en tomograf\u00edas computarizadas la neumon\u00eda causada por la COVID-19 con una precisi\u00f3n del 90 %, seg\u00fan un comunicado de la instituci\u00f3n universitaria, que forma parte del estudio multinacional.<\/p>\n
Agreg\u00f3 que el algoritmo tambi\u00e9n puede \u00abidentificar correctamente los casos positivos el 84 % de las veces y los casos negativos el 93 % de las veces\u00bb.<\/p>\n
El estudio, para el que se hizo pruebas con 1.280 pacientes de China, Jap\u00f3n e Italia, ha tomado como piedra angular las tomograf\u00edas computarizadas de los pulmones, que brindan \u00abuna visi\u00f3n m\u00e1s profunda del diagn\u00f3stico y la progresi\u00f3n de COVID-19\u00bb en comparaci\u00f3n con la actuales pruebas virales, seg\u00fan la universidad.<\/p>\n
Estas tomograf\u00edas adem\u00e1s pueden detectar la enfermedad \u00aben personas sin s\u00edntomas, en aquellas que tienen s\u00edntomas tempranos, durante el apogeo de la enfermedad y despu\u00e9s de que los s\u00edntomas desaparecen\u00bb.<\/p>\n
Ulas Bagci, profesor asistente en el Departamento de Ciencias de la Computaci\u00f3n de la UCF, destac\u00f3 que el uso de la inteligencia artificial en las tomograf\u00edas puede servir de gran ayuda a los m\u00e9dicos, ya que adem\u00e1s permite \u00abmantener una alta especificidad en neumon\u00edas no relacionadas con COVID-19\u00bb.<\/p>\n
Durante la investigaci\u00f3n se prob\u00f3 el algoritmo en tomograf\u00edas computarizadas hechas a pacientes con enfermedades pulmonares, que iban desde neumon\u00eda no causada por el coronavirus, c\u00e1ncer y COVID-19.<\/p>\n
El estudio, liderado por Baris Turkbey y Bradford J. Wood, investigadores del Instituto Nacional de Salud (NIH) de EEUU, hall\u00f3 que el algoritmo era \u00abextremadamente eficaz\u00bb para ubicar casos de neumon\u00eda producidos por la COVID-19 y distinguirla de otras enfermedades, especialmente al examinar tomograf\u00edas computarizadas en las primeras etapas de la progresi\u00f3n\u00bb.<\/p>\n
\u00abDemostramos que un enfoque de inteligencia artificial basado en el aprendizaje profundo puede servir como una herramienta estandarizada y objetiva para ayudar a los sistemas sanitarios y a los pacientes\u00bb, se\u00f1al\u00f3 Bagci.<\/p>\n
\u00abSe puede utilizar como una herramienta de prueba complementaria en poblaciones limitadas muy espec\u00edficas, y se puede utilizar r\u00e1pidamente y a gran escala en el desafortunado caso de un brote recurrente\u00bb, a\u00f1adi\u00f3 el experto.<\/p>\n
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Fuente:\u00a0 EFE<\/p>\n
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