Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
Werfen

Deascargar La Aplicación Móvil




Eventos

02 jun 2026 - 04 jun 2026

Herramienta nueva utiliza tecnología de inteligencia artificial de aprendizaje profundo para evaluar con exactitud la gravedad de las infecciones pulmonares en los pacientes con COVID-19

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 08 Jun 2021
Imagen: Las radiografías de tórax utilizadas en el estudio COVID-Net muestran diferentes grados de infección y opacidad en los pulmones de los pacientes con COVID-19 (Fotografía cortesía de la Universidad de Waterloo)
Imagen: Las radiografías de tórax utilizadas en el estudio COVID-Net muestran diferentes grados de infección y opacidad en los pulmones de los pacientes con COVID-19 (Fotografía cortesía de la Universidad de Waterloo)
Una nueva tecnología de inteligencia artificial (IA) es capaz de evaluar la gravedad de los casos de COVID-19 con un grado de exactitud prometedor.

El nuevo trabajo, parte de la iniciativa de código abierto COVID-Net, lanzada hace más de un año, involucró a investigadores de la Universidad de Waterloo (Waterloo, ON, Canadá) y la empresa emergente DarwinAI (Waterloo, ON, Canadá). La IA de aprendizaje profundo se entrenó en analizar el alcance y la opacidad de la infección en los pulmones de los pacientes con COVID-19 basándose en radiografías de tórax. Luego, sus puntuaciones se compararon con las evaluaciones de las mismas radiografías realizadas por radiólogos expertos.

Tanto para el alcance como para la opacidad, indicadores importantes de la gravedad de las infecciones, las predicciones realizadas por el software de inteligencia artificial estaban en buena consonancia con las puntuaciones proporcionadas por los expertos humanos. Los investigadores creen que la tecnología podría brindarles a los médicos una herramienta importante para ayudarlos a manejar los casos.

“La evaluación de la gravedad de un paciente con COVID-19 es un paso crítico en el flujo de trabajo clínico para determinar el mejor curso de acción para el tratamiento y la atención, ya sea admitir al paciente en la UCI, administrarle oxigenoterapia o poner a un paciente en un ventilador mecánico”, dijo Alexander Wong, profesor de ingeniería de diseño de sistemas y cofundador de DarwinAI. “Los resultados prometedores de este estudio muestran que la inteligencia artificial tiene un gran potencial para ser una herramienta eficaz para ayudar a los trabajadores de la salud de primera línea en sus decisiones y mejorar la eficiencia clínica, lo cual es especialmente importante dado el estrés que la pandemia en curso ha puesto en los sistemas de salud de todo el mundo”.

Enlace relacionado:
Universidad de Waterloo
DarwinAI

Miembro Oro
ENSAYO INMUNOCROMATOGRÁFICO
CRYPTO Cassette
Miembro Oro
Fibrinolysis Assay
HemosIL Fibrinolysis Assay Panel
CONTROL QUÍMICO DE LA ORINA
Dropper Urine Chemistry Control
Gram-Negative Blood Culture Assay
LIAISON PLEX Gram-Negative Blood Culture Assay

Canales

Hematología

ver canal
Imagen: una investigación ha relacionado la agregación plaquetaria en muestras de sangre de la mediana edad con los marcadores cerebrales tempranos de la enfermedad de Alzheimer (fotografía cortesía de Shutterstock)

Análisis sanguíneo de actividad plaquetaria en mediana edad podría identificar riesgo temprano de Alzheimer

La detección temprana de la enfermedad de Alzheimer sigue siendo una de las mayores necesidades insatisfechas en neurología, sobre todo porque los cambios biológicos que subyacen al... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: desarrollo de terapias y diagnósticos dirigidos para la tuberculosis extrapulmonar en el Hospital Universitario de Colonia (fotografía cortesía de Michael Wodak/Uniklinik Köln)

Firmas moleculares basadas en sangre para permitir un diagnóstico rápido de TBEP

La tuberculosis extrapulmonar (TBEP) sigue siendo difícil de diagnosticar y tratar debido a su propagación más allá de los pulmones y la falta de biomarcadores fácilmente accesibles. A pesar de que la... Más
Copyright © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.