Estudiantes mexicanos de la Universidad La Salle desarrollaron una prueba capaz de detectar el virus de Covid-19 en cuestión de segundos. Con la ayuda de un sistema de inteligencia artificial, los alumnos de Ingeniería Biomédica pudieron confirmar que su modelo tiene 95% de precisión.
Se trata del Sistema Auxiliar para el Diagnóstico de Covid-19 Mediante Análisis de Imágenes de Radiografías Computarizadas Torácicas. Los investigadores mexicanos iniciaron el proyecto de la prueba en marzo, y así pudieron concursar en la edición 43 del Congreso Nacional de Ingeniería Biomédica.
“El diagnóstico por Radiografía Computarizada (CR) cuenta con algunas ventajas para ser tomado en cuenta para la detección oportuna de Covid-19. El sistema es capaz de clasificar imágenes CR torácicas de pacientes con una precisión global mayor al 95%”, menciona el estudio.
Ian Perrilliat García y Marco Antonio Gámez Guerrero, creadores de la prueba, utilizaron 1,800 imágenes de una base de datos, de las cuales, 600 eran de pacientes con Covid-19, otras 600 de personas con neumonía y el resto de las imágenes correspondían a voluntarios con pulmones sanos
El sistema se basa en el lenguaje de programación Python, con el que se diseñaron dos redes neuronales artificiales capaces de procesar imágenes almacenadas en tres carpetas de pulmones (Sanos, Neumonía y Covid-19), y a su vez compararlas con la clasificación de diagnósticos verdaderos.
Los estudiantes afirman que con una precisión de hasta el 95% también será posible detectar otro tipo de enfermedades relacionadas con los pulmones. Mientras más se agreguen imágenes a la base de datos, las posibilidades detectar padecimientos pulmonares también aumentan.
