Quantcast
ÚNETE

Evalúan el uso de la inteligencia artificial para identificar la neumonía en el COVID

Los sistemas basados en Inteligencia Artificial ayudan y mejoran la predicción del radiólogo. EFE/Sáshenka Gutiérrez/Archivo Los sistemas basados en Inteligencia Artificial ayudan y mejoran la predicción del radiólogo. EFE/Sáshenka Gutiérrez/Archivo

Un grupo de investigadores valencianos lidera un proyecto para estudiar cómo se puede usar la inteligencia artificial en la identificación de la neumonía en casos de COVID-19 que está financiado por el Instituto de Salud Carlos III. El proyecto tiene como objetivo integrar estos sistemas en la toma de decisiones clínicas hacia la detección temprana de neumonía, una de las consecuencias más graves del coronavirus.

El Instituto de Salud Carlos III, organismo de referencia en España para la investigación en Salud, ha seleccionado a los científicos de la Universitat Politècnica de València (UPV), del Instituto de Física Corpuscular (IFIC, CSIC-Universitat de València) y de la de la Fundació per al Foment de la Investigació Sanitaria y Biomédica de la Comunitat Valenciana (Fisabio) para la investigación.

Según un comunicado de las tres instituciones, la Inteligencia Artificial juega un importante papel en el futuro de la Medicina, donde se requieren las tres P: predicción, prevención y precisión. Los sistemas basados en Inteligencia Artificial ayudan y mejoran la predicción del radiólogo.

Recientemente, el grupo de investigadores del Instituto de Física Corpuscular y de la Universitat Politècnica de València participó en el desarrollo e implantación de técnicas de Machine Learning (una de las técnicas más utilizadas en Inteligencia Artificial) para ayudar al diagnóstico de cáncer de mama mediante mamografías.

Este sistema fue desarrollado en una competición internacional, y, posteriormente, probado clínicamente y recientemente divulgado en una publicación científica. Además de alcanzar resultados competitivos en los modelos de diagnóstico de cáncer de mama, el sistema desarrollado por los investigadores valencianos supuso un hito en cuestiones que afectan a la calidad del diagnóstico como el uso, explotación, calidad e interpretación de los datos, según la nota. EFE.