Modelo muy avanzado de IA detecta la COVID-19 con precisión mediante el análisis de imágenes de los pulmones

Estos biomarcadores de diagnóstico que utilizan el modelo de IA se utilizaron posteriormente para diferenciar a los pacientes con COVID-19 de los pacientes con neumonía y de los pacientes sanos. El modelo completo fue desarrollado por investigadores del Instituto Terasaki para la Innovación Biomédica (TIBI; Los Ángeles, CA, EUA) con una cohorte de 704 radiografías de tórax y luego validado de forma independiente con 1.597 casos de múltiples fuentes que comprendían pacientes sanos, con neumonía y con COVID-19. Los resultados mostraron un excelente desempeño del modelo en la clasificación de los diagnósticos de los distintos pacientes.

Las imágenes médicas han sido una herramienta vital por mucho tiempo para el diagnóstico y las evaluaciones de pronóstico de muchas enfermedades. En los últimos años, se ha utilizado el uso de modelos de IA junto con estas imágenes para aumentar sus capacidades de diagnóstico. Al utilizar estos modelos, se pueden extraer algunas características de las imágenes que pueden revelar características de la enfermedad que no se identifican a simple vista. El poder de procesar datos de esta manera inteligente puede tener un gran impacto en el campo médico, especialmente con el crecimiento actual de las funciones de imágenes y la necesidad de una alta precisión en las decisiones médicas.

Existe una gran demanda de detección rápida y exacta de la infección por COVID-19. El método de detección principal ha sido el uso de la reacción en cadena de la polimerasa con transcripción inversa (RT-PCR) en muestras recolectadas de hisopos nasales o faríngeos. Sin embargo, este método está sujeto a inexactitudes debido a errores de muestreo, baja carga viral y limitaciones de sensibilidad del método. Este es un problema especialmente importante para los pacientes que se encuentran en las primeras etapas de la infección. Una herramienta de diagnóstico adicional para la COVID-19 puede provenir de las imágenes de los pulmones. Para diagnosticar enfermedades pulmonares, las radiografías de tórax o las tomografías computarizadas son los recursos principales y se pueden usar para diferenciar la COVID-19 de otros tipos de lesiones pulmonares, así como para evaluar la gravedad de la afectación pulmonar en la COVID-19. Estos tipos de imágenes pueden mejorar las capacidades de diagnóstico de los pacientes con COVID-19, especialmente si se combinan con modelos de IA. El uso de modelos informáticos con datos extraídos de imágenes médicas es muy prometedor para permitir la medicina de precisión y puede revolucionar la práctica médica en la clínica. El desarrollo de metodologías para capturar conjuntos completos de información mientras se suprimen las características irrelevantes mejora la confiabilidad de los modelos de IA. El enfoque propuesto sería un paso hacia su aplicación en la medicina de precisión y puede proporcionar una forma eficiente, económica y no invasiva de fortalecer las capacidades de diagnóstico de las imágenes.

“Este modelo de inteligencia artificial altamente avanzado ayuda aún más a nuestra capacidad para detectar con precisión a los pacientes con COVID-19. Además, dicho modelo se puede aplicar para el diagnóstico de otras enfermedades utilizando diferentes modalidades de imagen”, dijo el investigador principal, Samad Ahadian, Ph.D.

“Los modelos impulsados por inteligencia artificial con capacidades de diagnóstico y predicción son una herramienta poderosa que son parte importante de nuestras plataformas de investigación aquí en el instituto”, dijo Ali Khademhosseini, Ph.D., director y director ejecutivo de TIBI. “Esto se trasladará a innumerables aplicaciones en el campo biomédico y en la clínica”.

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Instituto Terasaki para la Innovación Biomédica