Estudiantes y académicos de la UNAM desarrollaron un sistema para auxiliar en el diagnóstico del COVID-19 a partir del análisis automatizado de imágenes médicas.
El sistema se accede por vía web y utiliza técnicas de visión computacional e inteligencia artificial para analizar imágenes de tomografía computarizada.
Los resultados se obtienen de forma inmediata y ayudan al médico a detectar la presencia del COVID-19, al tomar en cuenta los datos clínicos del paciente.
El sistema está siendo utilizado y evaluado por médicos del Centro Médico Nacional “La Raza” del IMSS, y su uso podría extenderse a todo el sistema nacional de salud.
Si bien estos resultados no representan un diagnóstico por sí mismos, permiten al personal médico, en combinación con los datos clínicos del paciente, detectar la enfermedad con mayor certeza y rapidez.
Esto a su vez hace factible dar un tratamiento inmediato sin tener que esperar el resultado de pruebas moleculares, que en ocasiones tardan varios días.
La herramienta funciona con métodos de visión computacional y de aprendizaje profundo. En esta primera versión 1.0 del sistema, el resultado es un porcentaje de probabilidad de que exista COVID-19 y ha mostrado al momento un 90 por ciento de eficacia.
El sistema está disponible en la página: http://www.imagensalud.unam.mx/
