Alumnos y docentes de la UNAM desarrollaron una plataforma auxiliar en el diagnóstico de COVID-19, la cual arroja dos resultados, el primero en 30 segundos con un 90% de exactitud, el segundo a través de la lectura de imágenes topográficas del tórax
Para ayudar a los médicos a realizar un diagnóstico sobre el virus Covid-19, personal académico y estudiantes de la UNAM desarrollaron un Sistema de Cómputo Auxiliar, mediante técnicas de Visión Computacional e Inteligencia Artificial e imágenes de Tomografía Computarizada del tórax.
El desarrollo del sistema fue dirigido por académicos de la Facultad de Ingeniería (FI) y del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS), señaló Boris Escalante Ramírez, coordinador general del Centro Virtual de Computación (CViCOM) de la UNAM y del proyecto para el auxilio al diagnóstico de COVID-19, señaló la institución educativa mediante su sala de prensa.
Este programa detecta la enfermedad con mayor certeza y rapidez, lo cual permite aplicar un tratamiento oportuno que no sería posible con otras pruebas como la Reacción en Cadena de la Polimersa (PCR) que puede tardar varios días.
En esta plataforma, los médicos pueden subir tres o hasta diez imágenes. El sistema analiza automáticamente las imágenes y en menos de 30 segundos le da dos respuestas. La primera tiene que ver con la probabilidad de que el paciente tenga COVID-19, esta probabilidad tiene un 90 por ciento de exactitud. La segunda son las imágenes que el médico ingresó, pero con un resultado sobrepuesto donde se localizan las lesiones y los porcentajes de área de dichas lesiones.
Esta plataforma es para uso exclusivo de médicos, ya sean de hospitales públicos o privados, para usar el sistema es necesario registrar sus datos con cédula profesional. El sistema también cuenta con asesoría y servicio de auxilio técnico. Actualmente, la herramienta de auxilio al diagnóstico médico del COVID-19 está siendo utilizada en la mitad del país y cuenta con 567 usuarios registrados, informó la UNAM.
