La Universidad Politécnica Federal de Lausana (EPFL) anunció dos algoritmos creados por inteligencia artificial que se encargan de diagnosticar si una persona con coronavirus podría desarrollar una enfermedad leve, moderada o grave.
Ginebra, Suiza, 3 de diciembre (EFE).- Dos algoritmos creados mediante la inteligencia artificial pueden diagnosticar el coronavirus en personas infectadas y anticipar si el paciente desarrollará una enfermedad leve, moderada o grave, anunció hoy la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL).
Científicos de esta entidad han desarrollado dos algoritmos, que funcionan con datos de imágenes ultrasonido y los sonidos de auscultaciones recogidas del tórax y pulmones de los pacientes.
El interés de esta investigación es que ha dado como resultado un método que incluso podría detectar el virus SARS-CoV-2 en personas asintomáticas identificando cambios en el tejido de sus pulmones.
#DeepChest and #DeepBreath, new deep learning algorithms developed at EPFL that identify patterns of #COVID19 in lung images and breath sounds, may help in the fight against other respiratory diseases and the growing challenge of antibiotic resistance. https://t.co/ZggXcVHkJ0
— EPFL (@EPFL_en) December 3, 2020
La investigación, conducida por el Grupo de Salud Global Inteligente de la EPFL, también puede ayudar en la lucha contra otras enfermedades respiratorias y contra el desafío creciente de la resistencia a los antibióticos, que eran las ideas iniciales con las que se lanzó.
Cuando se emprendió el proyecto el objetivo era definir los marcadores capaces de distinguir mejor la neumonía viral de la bacteriana, pero la aparición de la COVID-19 redirigió su objetivo.
The Covid-19 tracking system set up by Google and Apple on the basis of the DP3T system developed at EPFL is the greatest innovation of 2020 according to @PopSci ranking. https://t.co/PiE8G0SNGw
— EPFL (@EPFL_en) December 2, 2020
El Hospital Universitario de Lausana colaboró en el estudio mediante la recolección desde 2019 de miles de imágenes ultrasonido de pulmones desde 2019.
Por su parte, el Hospital Universitario de Ginebra se encargó de recoger sonidos respiratorios desde 2017 creando un estetoscopio digital inteligente llamado Pneumoscope.
Imágenes y sonidos se combinan en dos algoritmos que se pueden comparar con las aplicaciones que identifican una canción a partir de un pequeño fragmento de la misma según explicó en un comunicado el profesor y director del Departamento de Mujeres, Niños y Adolescentes del Hospital de Ginebra, Alain Gervaix.
Los científicos suizos están desarrollando ahora una aplicación para teléfonos móviles que permite usar estos algoritmos en los teléfonos desde las regiones más remotas.
“La necesidad de construir una inteligencia artificial a gran escala para entender y reaccionar a datos que emergen rápidamente no ha sido nunca tan obvia. Esperemos que este impulso continúe después de la pandemia y se use para ofrecer un acceso equitativo a la sanidad”, concluyó la doctora e investigadora, Mary-Anne Hartley.
