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Software de Clínica Las Condes detecta pulmones con Covid
El Centro de Innovación de la Clínica Las Condes desarrolló una herramienta de inteligencia artificial que ayuda en la detección de casos positivos de Covid-19 a través del análisis de una radiografía de tórax del paciente.

El médico radiólogo Marcelo Gálvez, jefe del Centro de Innovación, explica que no se trata de una herramienta para diagnosticar, pero que "sí ayuda en la toma de decisiones. La radiografía de tórax es una herramienta que es barata, simple y está en todos los hospitales".

-¿Cómo funciona, doctor?
-Hay que inscribirse en la página web con un nombre y un mail, para que después te llegue la respuesta. Luego subes la imagen del rayo x de tórax y en unos 10 a 20 segundos te envía una respuesta al email.

La respuesta indicará si la imagen presenta o no patrones de Covid. El doctor explica que basta con "una foto de celular de la pantalla donde se vea la radiografía".

"Con imágenes de pacientes nuestros, con y sin Covid, alimentamos un software de inteligencia artificial que nosotros hicimos. Luego le pedimos a la máquina que fuera seleccionando cuáles rayos x se parecen y cuáles no se parecen a los de pacientes enfermos de Covid. Con diferentes algoritmos lo que hace es buscar similitudes o patrones en las imágenes. Y al final te dice si la imagen se parece o no a las imágenes de pacientes enfermos", describe Gálvez.

Nicolás Schlotterbeck, uno de los ingenieros que desarrollaron el proyecto, que tuvo apoyo de Amazon Web Services, entrega más antecedentes: "El software va aprendiendo las similitudes de los rayos x de pacientes sanos y de pacientes con Covid. No se le especifica nada al sistema previamente, el sistema aprende solo a identificar las imágenes mediante muchos ejemplos. Con mucha práctica el sistema aprende a identificar".

-¿Con cuántas imágenes de rayos x de pacientes sanos y enfermos de Covid nutrieron al sistema?
-Con 741 imágenes de personas con Covid y 2.964 imágenes sin Covid.

-¿Qué efectividad tiene esto?
-Para testear el modelo usamos 100 imágenes, 50 de pacientes sanos y 50 con patrones de Covid. De las 100 imágenes solo se equivocó en 7 casos, es decir tiene una precisión de 93 %.

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