Algoritmo de inteligencia artificial analiza los rayos X de tórax para detectar la COVID-19 en segundos

Un equipo de investigadores de la Universidad de Minnesota (Minneapolis, MN, EUA), desarrolló y validó recientemente un algoritmo de inteligencia artificial (IA) que puede evaluar radiografías de tórax para diagnosticar posibles casos de COVID-19.

Trabajando junto con M Health Fairview y Epic, el algoritmo estará disponible sin costo para otros sistemas de salud a través de Epic, el software de historias clínicas utilizado por muchas organizaciones de atención médica en todo el país. Cuando un paciente llega al departamento de urgencias con síntomas sospechosos de COVID-19, los médicos solicitan una radiografía de tórax como parte del protocolo estándar. El algoritmo evalúa automáticamente la radiografía tan pronto como se toma la imagen. Si el algoritmo reconoce patrones asociados con la COVID-19 en la radiografía de tórax, en segundos, el equipo de atención puede ver dentro de Epic que es probable que el paciente tenga el virus.

Para desarrollar el algoritmo, el equipo analizó radiografías de tórax anónimas, tomadas en M Health Fairview desde enero. Para entrenarlo para diagnosticar la COVID-19, el equipo utilizó 100.000 radiografías de pacientes que no tenían COVID-19 y 18.000 radiografías de pacientes que sí. Una vez que el equipo validó el algoritmo, el equipo construyó la infraestructura alrededor del algoritmo, diseñándolo para traducir de manera transparente e inmediata los hallazgos del algoritmo al software de la historia clínica y notificar a los equipos de atención. Los investigadores decidieron hacer que su algoritmo estuviera disponible de forma gratuita en Epic App Orchard para más de 450 sistemas de atención médica en todo el mundo.

“Esto puede ayudar a los pacientes a recibir tratamiento antes y prevenir la exposición accidental a la COVID-19 para el personal y otros pacientes en el departamento de emergencias”, dijo Christopher Tignanelli, MD, profesor asistente de cirugía en la Facultad de Medicina de la Universidad de Minnesota y codirector del proyecto. “Esto puede complementar las pruebas con hisopados nasofaríngeos y de diagnóstico, que actualmente enfrentan problemas en la cadena de suministro y tiempos de respuesta lentos en todo el país”.

“El poder de la inteligencia artificial y la visión por computadora modernas es preciso, y la extracción automática de patrones visuales efectivos de los datos de las imágenes permite una toma rápida de decisiones. Nuestro modelo aprende de miles de rayos X y detecta la COVID-19 en segundos, luego muestra inmediatamente la puntuación de riesgo a los proveedores que atienden a los pacientes”, dijo Ju Sun, PhD, profesor asistente en la Facultad de Ciencias e Ingeniería de la U de M, quien formó parte del proyecto.

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Universidad de Minnesota