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Inteligencia artificial: aliada invisible en la lucha contra la covid-19
Esta tecnología ha proporcionado un apoyo a la hora de determinar si una persona tiene o no el virus. Le contamos por qué.
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Inbionic lanzó una versión gratuita y de acceso público para clínicas y hospitales. FOTO cortesía IPs Valle Salud -
El método de Inbionic muestra la afectación del pulmón por la covid-19 utilizando radiografías de tórax. FOTO cortesía inbionic
La inteligencia artificial (AI) es el arte de hacer máquinas que solucionan problemas que no son tan fáciles de resolver para el ser humano. Aunque no la vea a simple vista ha estado en algunas de las soluciones propuestas a esta pandemia: plataformas digitales de aprendizaje automático y aplicaciones de diagnóstico unieron a la ciencia, la tecnología y la medicina para enfrentar la covid-19.
“Se han creado bots cognitivos que gestionan la capacidad dentro de los hospitales, aplicaciones que monitorean los síntomas relacionados con el virus y grandes bodegas de datos sin la necesidad de tener personas recolectando esta información”, dice Crispín Vélez, experto en inteligencia artificial de Google.
Una revolución de la estadística, las matemáticas y los computadores. Detrás de todo esto hay expertos en diferentes disciplinas como ingeniería, ciencia de datos, médicos, abogados, entre otros. Es una mirada holística de una enfermedad que ha causado la muerte de millones de personas en el planeta.
Vélez señala que la IA ha sido importante en el desarrollo de las investigaciones de las vacunas y en la respuesta de los gobiernos para enfrentar esta crisis mundial. “Se ha logrado simplificar de alguna forma el impacto que ha tenido la covid-19, en cualquier otro momento habría sido un poco más desastroso”.
Por su parte, Alejandro Peña, docente investigador de la EIA y experto en inteligencia artificial, indica que esta tecnología es capaz de establecer, por ejemplo, los lugares más propensos a desarrollar la enfermedad gracias a los datos que entregan los algoritmos, los cuales permiten descartar o confirmar casos de este coronavirus.
“La inteligencia artificial identifica los patrones epidemiológicos en las zonas de las ciudades para poder hacer cierres sectorizados que no golpeen la economía, muestra dónde hay gente con un ADN más sano, que no se enferma”.
Para tener un contexto de la aplicación, Peña cuenta que un grupo de investigadores de la Universidad de Montfort de Reino Unido recopilaron el año pasado los datos de los 632 distritos y descubrieron que el 25 % tenía un menor riesgo a pesar del brote en ese país. Encontraron “cuál era la prevalencia de la enfermedad, con qué impacto se iba a dar en cierta población y cuáles sectores debían cerrar”.
Y hay más ejemplos. Señala que las redes neuronales (sistemas computacionales) establecen a partir de imágenes diagnósticas (Rayos X y tomografías) el daño que el virus genera en los pulmones, analizando el tamaño y la forma. “Estas máquinas tienen la capacidad de estudiar los datos que no son tan visibles para el ojo humano”.
Así que queda una pregunta: ¿cómo está ayudando esta tecnología para combatir la pandemia?
Rayos X
En el campo de la salud es precisamente donde más se aplica la inteligencia artificial. Inbionic, una empresa de Cali, Valle del Cauca, viene analizando el porcentaje de probabilidad de presencia de la covid-19 en pacientes sintomáticos por medio del diagnóstico de radiografías de tórax.
“Logramos la detección temprana de la neumonía ocasionada por covid-19, este virus genera una inflamación pulmonar muy diferente a las demás. Para el ojo humano es muy complicado diferenciarlas, entonces utilizando la inteligencia artificial y con el reconocimiento de imágenes y patrones pudimos identificar que esa neumonía es de este coronavirus”, manifiesta Andrés Felipe Escobar, ingeniero biomédico y gerente general de Inbionic.
El punto de partida para esta plataforma de aprendizaje automático fue la creación de una gran base de datos con imágenes diagnósticas de rayos X de pacientes sanos y con el virus de los países donde comenzó la pandemia: China, España e Italia. Luego desarrollaron un algoritmo que las clasifica en positivos y negativos. Al final, el sistema agrupó las miles de imágenes y aprendió a reconocer cuáles son de pacientes con covid y cuáles no, de acuerdo a los patrones establecidos.
Escobar resalta que “la precisión que ha alcanzado este modelo para la detección del virus en pacientes sintomáticos es del 95 %”. Para aumentar la efectividad del diagnóstico es necesario que más clínicas y hospitales carguen radiografías en el sistema “para que reconozca las imágenes de cualquier persona en el mundo”.
Para realizar el análisis se debe adjuntar en la plataforma la radiografía de tórax digital del paciente en formato JPG o PNG, asignar un código, dar clic en Analizar RX y el sistema se encarga de calcular la probabilidad de presencia del virus en el paciente. Una vez se obtenga el resultado, el médico deberá verificar el diagnóstico y dar el manejo que corresponda.
“Esta herramienta les sirve a los hospitales para apoyarse en la toma decisiones, no solo sobre covid-19, sino también en cualquier otra imagen diagnóstica, se puede utilizar en el campo de la ortopedia para saber cuáles huesos están fracturados”.
En la actualidad, el proyecto está en etapa de “afinación del algoritmo” o validación para confirmar su eficacia. Los siete investigadores que hacen parte de esta plataforma reciben orientación de la Universidad Autónoma de Occidente y la Universidad de Massachusetts (Estados Unidos).
“Hemos procesado más de 120 radiografías, de las que las de 30 pacientes resultaron positivos (fue verificado con la prueba de diagnóstico directo PCR), el resto presentan neumonía pero generada por otra patología”.
Tos inteligente
A mediados del año pasado, Amil Khanzada, estudiante de inteligencia artificial de la Universidad Stanford (Estados Unidos) y fundador de la aplicación web Virufy, se dio a la tarea de buscar la forma más sencilla y masiva para identificar quiénes tienen covid-19 en el mundo a través del sonido de la tos. Y lo logró. A su idea se unieron profesionales de 20 países, incluido Colombia.
“Cuando una persona se infecta de covid-19 el sistema respiratorio, sobre todo los pulmones y la garganta, tienen un daño que hace que el sonido de la voz y la tos cambien, pero esto es imperceptible, sin embargo, la inteligencia artificial es capaz de reconocer ese patrón y diferenciar a alguien que tiene o no el virus”, explica Khanzada.
El algoritmo se basa en las grabaciones de sonidos de tos que han sido “donadas” por personas que resultaron positivas o negativas para covid-19. El proceso se hace en virufy.org: se diligencia un formulario, luego se cuenta de 1 a 10 y finalmente se tose de manera voluntaria durante 10 segundos. “La plataforma tiene una eficacia del 80 %”.
“Este tipo de tecnología será una ayuda para los médicos y los hospitales desde el diagnóstico, cambiará la forma en que vemos los tratamientos de este virus y futuras pandemias. Será una revolución desde la detección y el apoyo a la medicina”.
Aunque la herramienta no pretende ser un nuevo diagnóstico, sí le apunta a convertirse en un apoyo para las demás pruebas. Virufy ha recolectado 5.450 toses alrededor del mundo, de las que 519 son de personas que residen en Colombia (cerca de 200 muestras dieron resultado positivo para covid-19).
“El paso siguiente después de la recolección de las donaciones de tos es organizar unas validaciones de estudios clínicos con universidades y avanzar en el contacto con los Gobiernos y las EPS, lo que se quiere es recibir el aval para que la plataforma sea usada por los centros médicos en todo el mundo”.
Ejemplos de cómo la tecnología puede ayudar a enfrentar una pandemia
La inteligencia artificial ha sido determinante para detectar pacientes con covid-19. Plataformas digitales tienen la capacidad de diagnosticar de forma inmediata las consecuencias de este virus.
519
personas de Colombia han donado la tos para una investigación sobre covid-19.
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