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Desarrollan IA para detectar COVID-19 en los pulmones y diferenciarlo

Los expertos explicaron la importancia de las tomografías computarizadas en el proceso

Un investigador de la Universidad de Florida Central, en Estados Unidos forma parte de un nuevo estudio que muestra que la Inteligencia Artificial (IA) puede ser casi tan precisa como un médico en el diagnóstico de COVID-19 en los pulmones.

El estudio, publicado en la revista científica 'Nature Communications', muestra también que esta nueva técnica también puede superar algunos de los retos de las pruebas actuales.

Los investigadores demostraron que se podría entrenar un algoritmo de IA para clasificar la neumonía por COVID-19 en tomografías computarizadas (TC) con una precisión de hasta el 90%, así como identificar correctamente los casos positivos el 84 por ciento de las veces y los casos negativos el 93% de las veces.

Las tomografías computarizadas ofrecen un conocimiento más profundo del diagnóstico y la progresión de COVID-19 en comparación con las PCR, que se utilizan con frecuencia. Estas pruebas tienen altos índices de falsos negativos, retrasos en el procesamiento y otros desafíos.

Otro beneficio de las tomografías computarizadas es que pueden detectar COVID-19 en personas sin síntomas, en aquellos que tienen síntomas tempranos, durante el pico de la enfermedad y después de que los síntomas se resuelven.

Sin embargo, la TC no siempre se recomienda como herramienta de diagnóstico para la detección de COVID-19 porque la enfermedad suele tener un aspecto similar a las neumonías asociadas a la gripe en las exploraciones.

"Este nuevo algoritmo puede superar este problema identificando con precisión los casos de COVID-19, así como distinguiéndolos de la gripe, sirviendo así como una gran ayuda potencial para los médicos", explica uno de los líderes del proyecto, Ulas Bagci.

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