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Mexicano Chingón

Profesor Mexicano Crea Algoritmo Inteligente para Detectar COVID-19

Luis Eduardo Falcón Morales

Mexicano Científico

Profesor Mexicano Crea Algoritmo Inteligente para Detectar COVID-19

Profesor Mexicano Crea Algoritmo Inteligente para Detectar COVID-19

Luis Eduardo Falcón Morales, director de la Maestría en Ciencias Computacionales del Tec Guadalajara, ha iniciado los trabajos para crear una radiografía económica, rápida, indolora y accesible para detectar el virus de COVID-19.

Además, esta imagen permitirá identificar entre COVID-19, neumonía e influenza AH1N1 o darle seguimiento al estado de los pulmones de los pacientes, pues gracias a su desarrollo, el algoritmo de Deep Learning podrá detectar qué tipo de lesión presenta.

Radiografías para detección de COVID-19 y enfermedades pulmonares con inteligencia artificial

El académico actualmente es parte de un grupo de investigadores de México y Canadá que plantearon metas en áreas como Biotecnología, Desarrollo Sustentable, Nanotecnología y Ciberseguridad. Lo anterior debido a que en todo el mundo se trabaja de manera uniforme y rápida para mejorar cualquier aspecto relacionado al COVID-19, entre ellos su detección.

Este proyecto de investigación relacionado con Deep Learning, uno de los rubros de la Inteligencia Artificial (IA), destaca por su aplicación práctica. Explora de manera tangible nuevas formas de detectar el virus de COVID-19, pero no solo ese, sino además otros que también afectan las vías respiratorias.

Proceso de obtención de resultados en detección de COVID-19 a través de radiografías y Deep Learning

Una Herramienta que Detecta Enfermedades

Esta herramienta está entrenada para identificar a personas sanas o con algún tipo de enfermedad respiratoria como neumonía o influenza AH1N1, “como un asistente médico que aumenta la capacidad que tiene el ser humano para resolver problemas”, explicó.

Las pruebas que se aplican requieren de una semana a partir del contagio para que exista suficiente evidencia del virus en los pulmones. El nivel de precisión que arroja es del 95% y funciona también con pacientes asintomáticos.

Diferencias entre Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

Sostuvo que para validar el modelo se requieren aproximadamente 10,000 radiografías y eso va a ayudar a que quede mejor establecido su margen de error y efectividad.

Las imágenes que se requieren para que este algoritmo continúe su aprendizaje inicialmente, deben estar acompañadas por un reporte clínico y con la información proporcionada por el médico sobre el diagnóstico del paciente para poder utilizarla dentro del análisis.

Además de ser económico y no invasivo, abre una nueva posibilidad al poder dar seguimiento a los pacientes que sobreviven al COVID-19.

Detección de COVID-19 y enfermedades pulmonares con un algoritmo inteligente de Deep Learning

Detecta Secuelas de un Paciente Recuperado del Virus

Se estudia que tras eliminar el virus del cuerpo existe un impacto pulmonar, y con este algoritmo se puede “monitorear la evolución o daño permanente del paciente.

Los colaboradores del proyecto actualmente buscan establecer convenios con hospitales nacionales para detectar el COVID-19 y dar seguimiento a mediano y largo plazo de personas recuperadas.

A este equipo se suma el profesor, Alejandro García González, quien realiza aportaciones desde la perspectiva biomédica. Juntos buscan el respaldo de la Secretaría de Salud para colocarlo como una prueba alternativa nacional para estos padecimientos.

Asimismo, el proyecto busca soporte financiero estatal y del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) para llevarlo a todo México. En caso de prosperar éste último aspecto, la propuesta se podría apoyar en la Escuela de Negocios del propio Tec de Monterrey para definir más estrategias.

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