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Coronavirus: un grupo de investigadores argentinos desarrolló un programa que detecta casos positivos en 3 minutos.

Un grupo de investigadores argentinos desarrolló un sistema gratuito que identifica casos positivos de coronavirus en apenas 3 minutos y con una precisión de entre un 95% y 98%.

Se trata de un software que trabaja a través de un diagnóstico por imagen de una radiografía de tórax en conjunto con una inteligencia artificial específica. No reemplaza al test PCR.

El programa se llama Covid X y fue desarrollado por un equipo de 7 estudiantes de la UADE, la Universidad Nacional de San Juan y el ITBA.

Coronavirus: un grupo de investigadores argentinos desarrolló un programa que detecta casos positivos en 3 minutos.




“Estamos entusiasmados, creemos que esta herramienta tiene la posibilidad de ayudar al cuerpo m√©dico sin necesidad de grandes inversiones”, cuenta el director del proyecto a Clar√≠n, Santiago Bassani, que cursa ingenier√≠a inform√°tica en el ITBA y es encargado del desarrollo del proyecto.

El sistema usa estudios hechos con tomograf√≠a computada (TC) y rayos X (radiograf√≠as) como fuente para ser analizado en un sistema. Eso se introduce en un “modelo preentrenado” (una inteligencia artificial que llamaron VGG16) que da como resultado si el paciente es positivo o negativo en coronavirus.

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La idea la trabajaron a partir de una serie de trabajos científicos publicados por la sociedad radiológica de Estados Unidos (RSNA) por médicos de Wuhan, China, ciudad de donde salió el coronavirus, junto a una gran cantidad de papers relacionados al uso de inteligencia artificial y la detección temprana de Covid-19.

“Utilizando las arquitecturas ya planteadas entrenamos un modelo preliminar y lo testeamos con a 200 radiograf√≠as (100 sanas y 100 infectadas): frente a los resultados prometedores, comenzamos a contactar m√©dicos interesados en el proyecto”, explica Bassani.

Y hasta el momento, seg√ļn detallan desde el proyecto, los resultados son “prometedores”, aunque saben que se necesita una prueba m√°s extensa con m√°s datos para llegar a una conclusi√≥n definitiva. Esto es, necesitan m√°s im√°genes para poder determinarlo.

Bassani es claro respecto del tipo de prueba que se trabaja: no reemplaza al PCR, el examen m√°s extendido en la actualidad para detectar casos de Covid-19. "Bajo ning√ļn punto de vista reemplaza a un test PCR. El uso de radiograf√≠as y tomograf√≠as computarizadas apela a ser una alternativa para los denominados test r√°pidos", explica.

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Pero también advierte de la utilidad de estos métodos: "Dado los resultados experimentales que obtuvimos hasta el momento y basados en medidas que tomaron otros países, vemos que hay lugar para el uso de estas técnicas".

C√≥mo funciona ​

El sistema trabaja con placas de tórax que pueden obtenerse mediante rayos X o una tomografía computada, ambos estudios disponibles de manera extendida en los sistemas de salud mundiales. Esto se introduce en una base de datos que se está generando con información de enfermedades conocidas y con las características del Covid-19. Por eso se sirve del concepto de big data: cuanta más información tenga, mejor funciona.

Esto est√° puesto a trabajar en conjunto con una inteligencia artificial (AI, por su sigla en ingl√©s): “La inteligencia artificial que utilizamos se denomina red neuronal convolucional. Se trata de una arquitectura en la que presentamos una imagen y el modelo permite extrapolar de dicha imagen las caracter√≠sticas que aprende. En nuestro caso, el modelo detecta patrones cristalinos que se forman dentro de los pulmones. Actualmente, el modelo solo nos devuelve la probabilidad de estar infectado o no”, explica el estudiante.



“Nuestros esfuerzos se encuentran en dos lugares. Por un lado, darle mayor interpretabilidad a los resultados. Esto significa que el modelo devuelva la imagen original con los contornos donde, sospecha, hay posibles rasgos distintivos de Covid-19. Esto permitir√≠a al profesional a cargo, tomar una mejor decisi√≥n y m√°s informada”, sigue Bassani.

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Todo el proceso toma apenas 3 minutos y se realiza desde una p√°gina web.

Tambi√©n, Bassani explic√≥ que el proyecto apunta a “ampliar la clasificaci√≥n para poder detectar otras enfermedades y as√≠, ayudar en un manejo m√°s r√°pido de casos que parezcan covid-19 pero no lo sean”.

Una precisión del 95%

Un tórax típico compatible con neumonía de Covid-19. (RSNA)

Seg√ļn explic√≥ Bassani a Clar√≠n, el 95% de precisi√≥n que tienen estos trabajos “representa el porcentaje de verdaderos positivos y verdaderos negativos que el clasificador logra detectar sobre el total de casos que mir√≥”.

La m√©trica se obtiene a partir de una clasificaci√≥n de 200 im√°genes con un modelo ya entrenado, y luego se suman los casos donde se clasific√≥ correctamente (positivo o negativo) y finalmente se divide por el total de casos, 200. “Para que dicho test tenga una significancia estad√≠stica, se corre el mismo test con varios conjuntos de datos distintos (variando el orden de las im√°genes): eso da cerca de 95%”, explica.

El desafío: evitar el falso negativo

Covid-X: el programa que desarrollaron argentinos para detectar casos de coronavirus a partir de radiografías.

Hay dos cuestiones que son muy importantes en el proyecto. Por un lado, lo que llaman “sensibilidad del modelo: el porcentaje de verdaderos positivos sobre el total de casos positivos. “En criollo, quiere decir ‘la proporci√≥n de enfermos correctamente identificados’ y esto es sumamente √ļtil para determinar que no se produzcan muchos falsos negativos”, explica Bassani.

Y para evitar errores, tambi√©n est√° la medida “especificada”. “Dicha medida nos indica el porcentaje de casos correctamente identificados como negativos. Ayuda a determinar si el modelo no clasifica muchas im√°genes como infectadas cuando realmente no lo est√°n”, aclara.

Son siete investigadores en total las que conforman el proyecto, que de hecho se presentaron a un concurso para darlo a publicidad. Mart√≠n Infesta, jefe del departamento t√©cnico de radiodiagn√≥stico del Hospital Guti√©rrez, es la “pata radiol√≥gica”. Bassani, como se explic√≥, es el encargado del dise√Īo de la inteligencia artificial y el desarrollo general. “Las puertas est√°n siempre abiertas a quienes quieran sumarse al proyecto”, aclara.

Florencia Gatti (UADE) y Manuel Ponieman se encargan de la difusión y Gabriel Salcedo (UNSJ), Miguel Mavo (UNEFA) y Leonardo Sánchez en el desarrollo de la plataforma web.

A la página, por supuesto, se puede acceder desde cualquier computadora o dispositivo móvil. El software podría ser una pieza clave en la detección de casos para los servicios de salud.

Se puede acceder desde ac√°: https://cov-x.com/

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