La UNAM desarrolla sistema para detectar el COVID-19 de forma inmediata

06 mayo 2020
Noticias de Yucatán. 

Expertos de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) han desarrollado un sistema de cómputo que, a través de la observación de imágenes médicas, ayudará a diagnosticar la enfermedad de Covid-19 de forma inmediata, además que estará disponible en la web.

Para la realización de este prototipo, el personal académico, en colaboración con estudiantes de la Máxima Casa de Estudios, utilizó técnicas de visión computacional e inteligencia artificial con el fin de analizar imágenes de tomografía computarizada, correspondientes a cortes axiales que dividen al paciente en la parte inferior y superior del tórax.

"Este sistema es utilizado y evaluado por médicos del Centro Médico Nacional 'La Raza' del IMSS, y su uso podría extenderse a todo el sistema nacional de salud", se informó en un comunicado.

El uso de este proyecto consta de una primera versión 1.0 del sistema, el cual ha mostrado un 90% de eficacia. Para los cambios de la versión 2.0 se agregará la función de localizar las "lesiones características" que produce el coronavirus, lo que facilitará el pronóstico de la enfermedad.

La certeza y rapidez que otorgan estos resultados conceden la posibilidad de establecer un tratamiento inmediato, "sin tener que esperar el resultado de pruebas moleculares, que en ocasiones tardan varios días", detalló el organismo universitario.

El nivel de desempeño del 90% se alcanzó gracias al desarrollo de varios modelos y prototipos simultáneos y tras pruebas intensivas se escogieron los métodos más elaborados.

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), además contó con el trabajo de alumnos de los posgrados de Ciencia e Ingeniería de la Computación y de Ingeniería, así como de la carrera de Física Biomédica.

El proyecto está disponible en la página http://www.imagensalud.unam.mx/

compartir en facebook compartir en twitter compartir en google+

Visitas

Opinión

Elecciones

Nota Destacada