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Marzo de 2020

Inteligencia artificial que detecta casos sospechosos de COVID-19

Con acceso gratuito para personal médico, Entelai desarrolló un algoritmo que ayuda a analizar las radiografías de tórax para descartar o confirmar casos de este coronavirus.

Entre los estudios por imágenes diagnósticas, la radiografía de tórax es el primer método recomendado ante la sospecha de infección por COVID-19 y su interpretación es determinante en la toma de decisiones clínicas para el manejo de estos pacientes.

Con el objetivo de apoyar al personal médico en el análisis de estas radiografías, la empresa argentina Entelai, lanzó de manera gratuita un algoritmo de detección que en menos de un minuto, ayuda a confirmar o descartar posibles casos de COVID-19, mediante su software médico de Inteligencia Artificial Entelai Pic COVID-19.

La herramienta no diagnostica por sí sola, su función es analizar la radiografía de tórax y ayudar a  diferenciar los pacientes con infección de coronavirus de aquellos con otras neumonías o que no tengan hallazgos compatibles.

"Hasta el momento, el 77% de los pacientes con afección severa por COVID-19, y el 54% de aquellos con afección más leve, muestran alguna alteración visible en radiografía de tórax", dijo la Dra. Mercedes Serra, Directora Médica de Entelai. Esto es un dato muy importante, porque incluso en el caso de un sistema que analice radiografías de tórax que detecte el 100% de los casos con Covid-19, sólo lo haría en el 77% de los pacientes severos, explica la compañía en un comunicado.

Debido a que el test diagnóstico de PCR muchas veces no está disponible o tiene demoras en la entrega de los resultados, el apoyo de diagnóstico clínico por medio de rayos X es de gran utilidad al momento de decidir el manejo y el abordaje diagnóstico-terapéutico de un paciente con infección de coronavirus. "Es ahí donde creemos que un sistema de IA entrenado para detectar casos sospechosos de Covid-19 en radiografía de tórax, puede ser de ayuda para los profesionales de la salud", afirmó Serra.

Para este algoritmo Entelai obtuvo más de 100 imágenes de pacientes con COVID-19, otros con neumonías afines y de un grupo sin ningún tipo de neumonía, teniendo en cuenta la edad y género para que el sistema aprenda a diferenciarlo de otras características ajenas a la presencia -o no- del coronavirus. Dichas imágenes se recopilaron de adultos principalmente de China e Italia, con lo cual, "no necesariamente su rendimiento sea equivalente en imágenes de pacientes de otras regiones o testeados con otros equipamientos", advierte la compañía.

El equipo al mando de este desarrollo afirma que está trabajando contra reloj para incrementar el número de imágenes. Además, hace un llamado a los médicos y profesionales de la salud para que puedan sumar las imágenes de otros pacientes y así brindar un banco de datos más amplio para esta herramienta. "Con el correr de las semanas le daremos más imágenes al sistema para que aprenda más y mejore su rendimiento".


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