Investigadores de la Universidad de Florida Central (EE UU) desarrollaron un proyecto que demuestra que la AI es tan efectiva como un médico en el diagnóstico de Covid- 19.
La revista Nature Communication publicó una investigación en la que se aplica un algoritmo de AI a las tomografías computarizadas para analizar los pulmones de los pacientes y así lograr determinar el diagnóstico y progresión del virus COVID 19, incluso en personas asintomáticas.
El algoritmo fue entrenado para reconocer el Covid-19 en tomografías computarizadas de pulmón sobre una base de 1.280 pacientes de China, Japón e Italia. Posteriormente, lo probaron en tomografías computarizadas de 1.337 pacientes con enfermedades pulmonares de diversas causas, que iban desde el Covid-19 hasta el cáncer y la neumonía tradicional.
Al comparar los diagnósticos del algoritmo con los de los médicos, encontraron que poseía una precisión de hasta un 90% en la detección de la neumonía causada por Covid-19, un 84% para determinar casos positivos y 93% para los negativos.
“Este nuevo algoritmo puede superar con precisión el problema de la distinción entre la neumonía tradicional y la ocasionada por el Covid-19, así como distinguirla de la gripe, sirviendo como una gran ayuda potencial para los médicos”, explica uno de los líderes del proyecto, Ulas Bagci.
Como hemos mencionado anteriormente, la sintomatología no constituye una barrera en la detección del Covid-19 mediante AI, ya que es capaz de identificar el virus en diversos momentos: cuando la persona no presenta síntomas, cuando los mismos son tempranos, durante el pico de la enfermedad e incluso después de que se hayan aplacado.
“Demostramos que los modelos robustos de IA pueden alcanzar una precisión de hasta el 90 por ciento en poblaciones de pruebas independientes, mantener una alta especificidad en las neumonías no relacionadas con el Covid-19 y demostrar suficiente capacidad de generalización para poblaciones y centros de pacientes no vistos”, concluye Bagci.
