La Universidad Nacional Autónoma de México informó que personal académico y un grupo de estudiantes crearon un sistema de cómputo auxiliar en el diagnóstico médico de COVID-19, a partir del análisis automatizado de imágenes médicas.
Los resultados se obtienen de forma inmediata y ayudan al médico a detectar la presencia de COVID-19, al tomar en cuenta los datos clínicos del paciente.
Es accesible vía web y utiliza técnicas de visión computacional e inteligencia artificial para analizar imágenes de tomografía computarizada, correspondientes a cortes axiales del tórax.
La UNAM informó que el sistema está siendo utilizado y evaluado por médicos del Centro Médico Nacional “La Raza” del IMSS, y su uso podría extenderse a todo el sistema nacional de salud.
En esta primera versión 1.0 del sistema, el resultado es un porcentaje de probabilidad de que exista COVID-19 y ha mostrado al momento un 90 por ciento de eficacia. Está disponible en la página http://www.imagensalud.unam.mx/
La versión 2.0 agregará una función al sistema, que consistirá en mostrar la localización de las lesiones características de esta enfermedad sobre la misma imagen. Este resultado ayudará al médico a evaluar el pronóstico y avance de la enfermedad.
El sistema desarrollado ha mostrado hasta ahora una exactitud de 90 por ciento. Para alcanzar este nivel de desempeño se desarrollaron varios modelos y prototipos de manera paralela y tras pruebas intensivas se escogieron los métodos más robustos.
Boris Escalante Ramírez, coordinador general del Centro Virtual de Computación de la UNAM, y de este proyecto, informó que el desarrollo del sistema fue dirigido por académicos de la Facultad de Ingeniería y del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, pero el mérito principal es de los alumnos que intervinieron en el desarrollo y que provienen de diversos programas de estudio, como los posgrados de Ciencia e Ingeniería de la Computación y de Ingeniería, así como de la carrera de Física Biomédica.
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— UNAM (@UNAM_MX) May 5, 2020
