Crean dos poderosos software para detectar coronavirus en minutos: uno es argentino
Ambos testeos son con tomograf铆as computadas y radiograf铆as las cuales聽pueden dar un resultado de hasta un 98% de efectividad para saber si una persona est谩 infectada con el Covid-19.
Los cient铆ficos聽trabajan a lo largo del mundo聽para encontrar una vacuna que cure el Coronavirus (Orthocoronavirinae), mientras que otros intentan encontrar m茅todos de testeos para el Covid-19 que sean cada vez m谩s r谩pidos y eficientes.
En referencia a esa cuesti贸n, un grupo de investigadores argentinos desarroll贸 un sistema totalmente gratuito capaz de identificar a aquellos que est谩n infectados en apenas 3 minutos y con una precisi贸n que ronda entre el 95 y el 98 por ciento.
El software trabaja a trav茅s de un diagn贸stico por imagen de una radiograf铆a de t贸rax, que funciona en conjunto con una inteligencia artificial espec铆fica. Este proceso no es reemplazo del test PCR.
En los estudios hechos con tomograf铆a computada (TC) y rayos X (radiograf铆as) como fuente para ser analizado en un sistema, se introduce en un "modelo preentrenado" que llmaron VGG16, que define si el paciente tiene o no la enfermedad.
La idea se comenz贸 a elaborar a trav茅s de trabajos cient铆ficos publicados por聽聽la sociedad radiol贸gica de Estados Unidos (RSNA) por m茅dicos de聽Wuhan, China, ciudad聽de donde sali贸 el coronavirus.
Los primeros resultados sobre 200 pacientes testados (100 sanos y 100 infectados), dieron resultados prometedores.
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El software m谩s r谩pido para detectar el CoronvirusUn聽cient铆fico estadounidense聽desarroll贸聽una nueva tecnolog铆a que puede producir un diagn贸stico en cuesti贸n de segundos y con una precisi贸n del 98 por ciento.
Barath Narayanan, un cient铆fico del Instituto de Investigaci贸n de la Universidad de Dayton, en Ohio, logr贸 establecer聽un c贸digo de software espec铆fico que puede detectar la enfermedad con s贸lo escanear radiograf铆as de t贸rax.
El proceso utiliza un algoritmo de aprendizaje que fue entrenado usando escaneos de aquellos con y sin la enfermedad para buscar marcas asociadas con virus.
"Lo que eso significa es que el software ha decidido que algo est谩 ah铆, en esa regi贸n en particular, y ese algo en particular cumple con sus criterios para clasificar la imagen como si tuviera marcas de COVID-19, en contraposici贸n a no tener COVID-19, o en contraposici贸n a tener otra enfermedad pulmonar", explic贸 Narayanan.
"Usando el aprendizaje profundo, una rama de la inteligencia artificial, el algoritmo se ense帽贸 a s铆 mismo a identificar estas marcas. A medida que ha continuado entren谩ndose con rayos X adicionales en mi investigaci贸n en curso, su tasa de precisi贸n ha pasado del 98 por ciento a m谩s del 99 por ciento", a帽adi贸.
Creen que con una investigaci贸n adicional, estas tecnolog铆as pueden ser desarrolladas para detectar incluso cualquier peque帽a anomal铆a en las im谩genes que son dif铆ciles de detectar con el ojo humano.
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