Los rayos X, usados clínicamente por primera vez a fines de la década de 1890, podrían ser una herramienta de diagnóstico de vanguardia para pacientes con COVID-19 con la ayuda de inteligencia artificial, según un equipo de investigadores en Brasil que diseñó un programa a través de varios métodos de aprendizaje automático. Este método para detectar la COVID-19 en radiografías de tórax suma una precisión del 95,6 al 98,5%.
Los investigadores se han centrado anteriormente en detectar y clasificar patologías pulmonares, como fibrosis, enfisema y nódulos pulmonares, a través de imágenes médicas. Los síntomas comunes que se presentan por sospechas de infecciones por COVID-19 incluyen dificultad respiratoria, tos y, en casos más agresivos, neumonía, todos visibles a través de imágenes médicas como tomografías computarizadas o radiografías.
"Cuando surgió la pandemia de COVID-19, acordamos utilizar nuestra experiencia para ayudar a lidiar con este nuevo problema global"
"Cuando surgió la pandemia de COVID-19, acordamos utilizar nuestra experiencia para ayudar a lidiar con este nuevo problema global", explica el autor, Victor Hugo C. de Albuquerque, investigador del Laboratorio de Procesamiento de Imágenes, Señales y Aplicaciones Informática de la Universidad de Fortaleza.
Muchas instalaciones médicas tienen una cantidad inadecuada de pruebas y tiempos de procesamiento prolongados, continúa Albuquerque, por lo que el equipo de investigación se centró en mejorar una herramienta que está disponible en todos los hospitales y que ya se usa con frecuencia para diagnosticar COVID-19: dispositivos de rayos X.
"Decidimos investigar si una infección por COVID-19 podría detectarse automáticamente usando imágenes de rayos X", comenta Albuquerque, y señaló que la mayoría de las imágenes de rayos X están disponibles en minutos, en comparación con las horas requeridas para las pruebas de diagnóstico con hisopo o saliva.
Sin embargo, los investigadores encontraron una falta de radiografías de tórax disponibles públicamente para entrenar su modelo de inteligencia artificial al objeto de identificar automáticamente los pulmones de los pacientes con COVID-19. Tenían solo 194 rayos X COVID-19 y 194 rayos X saludables, mientras que generalmente se necesitan miles de imágenes para enseñar a fondo un modelo a detectar y clasificar un objetivo en particular.
Para compensar, tomaron un modelo entrenado en un gran conjunto de datos de otras imágenes de rayos X y usaron los mismos métodos para detectar pulmones probablemente infectados con COVID-19. Utilizaron varios métodos de aprendizaje automático diferentes, dos de los cuales dieron como resultado una precisión del 95,6% y del 98,5%, respectivamente.
"Este enfoque para detectar y clasificar imágenes médicas automáticamente puede ayudar a los médicos a identificar, medir la gravedad y clasificar la enfermedad"
"Dado que los rayos X son muy rápidos y baratos, pueden ayudar a clasificar a los pacientes en lugares donde el sistema de atención médica se ha derrumbado o en lugares que están lejos de los principales centros con acceso a tecnologías más complejas", dice Albuquerque. "Este enfoque para detectar y clasificar imágenes médicas automáticamente puede ayudar a los médicos a identificar, medir la gravedad y clasificar la enfermedad".
A continuación, anunció Albuquerque, los investigadores planean continuar probando su método con conjuntos de datos más grandes a medida que estén disponibles, con el objetivo final de desarrollar una plataforma en línea gratuita para la clasificación de imágenes médicas.