Personal académico y estudiantes de la UNAM desarrollaron un Sistema de Cómputo Auxiliar para el diagnóstico médico de COVID-19, a partir del análisis automatizado de imágenes médicas
Ciudad de México, 13 de mayo de 2020.— Boris Escalante Ramírez, coordinador general del Centro Virtual de Computación de la UNAM, y de este proyecto, informó que el desarrollo del sistema fue dirigido por académicos de la Facultad de Ingeniería y del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, pero el mérito principal es de los alumnos que intervinieron en el desarrollo y que provienen de diversos programas de estudio, como los posgrados de Ciencia e Ingeniería de la Computación y de Ingeniería, así como de la carrera de Física Biomédica.
La invención es accesible vía web y utiliza técnicas de visión computacional e inteligencia artificial para analizar imágenes de tomografía computarizada, correspondientes a cortes axiales del tórax. Los resultados se obtienen junto con otros datos clínicos que le ayudan al médico a emitir un diagnóstico.
En la versión 1.0 del sistema, el resultado arrojado es un porcentaje de probabilidad de que exista COVID-19 en el paciente y, hasta el momento, ha mostrado un 90 por ciento de eficacia.
Para la versión 2.0, se agregará una función al sistema que consistirá en mostrar la localización de las lesiones características de esta enfermedad sobre la misma imagen. Esta nueva posibilidad, permitirá al médico evaluar el pronóstico y avance de la enfermedad.
Pese a que los resultados no representan un diagnóstico por sí mismo, permiten al personal de salud, en combinación con datos clínicos del paciente, detectar la enfermedad con mayor certeza y rapidez para obtener un tratamiento inmediato sin la espera de una prueba molecular.
Actualmente, el sistema está siendo utilizado y evaluado por médicos del Centro Médico Nacional La Raza del IMSS, a través de la página http://www.imagensalud.unam.mx/
Su uso podría extenderse a todo el sistema nacional de salud.
