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

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”.

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