Nuevo AI demostrado como extremadamente efectivo para identificar COVID-19 en los pulmones

La inteligencia artificial (AI) ha demostrado una vez más ser una herramienta efectiva en la lucha contra el COVID-19. Un nuevo estudio de la Universidad de Central Florida demostró cómo el AI puede ser casi tan preciso como un médico en el diagnóstico del virus presente en los pulmones, así como cómo puede ser utilizado para mejorar las pruebas.

El estudio se publicó en Nature Communications.

Diagnóstico de COVID-19

El equipo de investigadores desarrolló un algoritmo de AI que podría ser entrenado para identificar la neumonía COVID-19 en escaneos de tomografía computarizada (CT), y demostró una tasa de precisión del 90 por ciento. También pudo identificar correctamente los casos positivos y negativos, el 84 por ciento y el 93 por ciento del tiempo, respectivamente.

Los escaneos de CT han demostrado ser más efectivos en el diagnóstico y la progresión del COVID-19 en comparación con las pruebas de reacción en cadena de la polimerasa (RT-PCR). Estas pruebas se utilizan con frecuencia, pero tienen altas tasas de falsos negativos y suelen tardar más en procesarse.

Una de las razones principales por las que se utilizan los escaneos de CT para diagnosticar el COVID-19 es que pueden detectar el virus incluso en personas que no muestran síntomas. No se detiene allí, sin embargo, ya que también pueden detectarlo en personas con síntomas tempranos, aquellos que están en la peor etapa de la enfermedad, así como aquellos que se han recuperado y ya no tienen síntomas.

Con todos sus beneficios, los escaneos de CT también tienen sus desventajas, lo que explica por qué a veces no se recomiendan para la identificación del COVID-19. Esto se debe a las similitudes entre la neumonía asociada a la influenza y el COVID-19.

El nuevo algoritmo

Teniendo en cuenta todo esto, el equipo de investigadores de la UCF desarrolló un nuevo algoritmo que puede detectar con precisión el COVID-19. No solo eso, sino que también puede distinguir entre el COVID-19 y la influenza, lo que es extremadamente útil para los médicos.

Ulas Bagci es profesor asistente en el Departamento de Ciencias de la Computación de la UCF y coautor del estudio.

“Demostramos que un enfoque de aprendizaje profundo basado en AI puede servir como una herramienta estandarizada y objetiva para ayudar a los sistemas de salud, así como a los pacientes”, dice Bagci. “Puede utilizarse como una herramienta de prueba complementaria en poblaciones muy específicas y limitadas, y puede utilizarse rápidamente y a gran escala en el caso de un brote recurrente”.

En el estudio, el equipo de investigadores entrenó un algoritmo de computadora para detectar el COVID-19 en escaneos de CT de pulmones, con un total de 1.280 pacientes de China, Japón e Italia observados. El siguiente paso fue probar el algoritmo en 1.337 pacientes que sufren de diversas enfermedades pulmonares, incluyendo el COVID-19, el cáncer y la neumonía no causada por el COVID-19.

Los resultados de la computadora se compararon con los diagnósticos de los médicos, y los investigadores encontraron que el algoritmo fue extremadamente efectivo para detectar con precisión la neumonía COVID-19 en los pulmones, así como para distinguir entre el COVID-19 y otras enfermedades.

“Demostramos que los modelos de AI robustos pueden lograr una precisión del 90 por ciento en poblaciones de prueba independientes, mantener una alta especificidad en la neumonía no relacionada con el COVID-19 y demostrar generalización en poblaciones de pacientes y centros no vistos”, dice Bagci.

El estudio también involucró a los coautores Baris Turkbey, quien es médico de investigación asociado en la rama de Imágenes Moleculares del Instituto Nacional del Cáncer de los NIH, y Bradford J. Wood, quien es el director del Centro de Oncología Intervencionista de los NIH y jefe de radiología intervencionista en el Centro Clínico de los NIH.

El nuevo desarrollo de la UCF es uno de los ejemplos más recientes de cómo el AI puede ser utilizado durante una pandemia. La tecnología se ha implementado en diversas áreas relacionadas con el COVID-19, incluyendo el seguimiento, las pruebas, la prevención, el diagnóstico, la investigación y el desarrollo de vacunas.