Inteligencia artificial valenciana para aconsejar si hospitalizar a un contagiado

Inteligencia artificial valenciana para aconsejar si hospitalizar a un contagiado

Hace un par de semanas en la empresa valenciana Quibim recibieron una llamada de un ingeniero que asesora al comité de crisis de Italia. Les pedían que desarrollasen un sistema para afrontar la alerta sanitaria por el coronavirus. Mientras que en España ya hay más de 9.100 infectados, en Italia son más de 24.000. Ángel Alberich-Bayarri, CEO de Quibim, y su equipo se pusieron manos a la obra. En apenas una semana crearon una red neuronal de aprendizaje profundo que analiza un TAC en 20 segundos e indica el índice de similitud con el de la misma prueba realizada a un paciente de la Covid-19.

Un TAC o tomografía computarizada es una prueba radiológica que se utiliza para diagnosticar afectaciones de carácter grave en el pulmón. Alberich explica a EL PAÍS Retina que esta prueba “no es la puerta de entrada al diagnóstico, pero es clave porque determina la afectación”. Para la detección del coronavirus, los facultativos realizan una prueba denominada PCR (siglas en inglés de reacción en cadena de la polimerasa) en un laboratorio de microbiología. “Pero si el paciente llega con fiebre muy alta, le van a hacer una radiografía y un TAC directamente para valorar si hay algún problema en el órgano. Esta prueba se está utilizando en algunos centros para ver la gravedad de un paciente con síntomas y decidir si mandarlo a casa o dejarlo en el hospital”, cuenta el CEO de Quibim.

Procedimiento

Por el momento no se trata de una herramienta diagnóstica, ya que no ha pasado las certificaciones necesarias.

Esta empresa valenciana utiliza inteligencia artificial y modelos matemáticos avanzados para el diagnóstico y el seguimiento de enfermedades a partir de imágenes médicas. El sistema desarrollado en este caso ha sido entrenado con los pocos casos de pacientes contagiados a los que han podido tener acceso —un total de 200 TACs procedentes del repositorio público del el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE), publicaciones de Twitter y algún hospital de Italia y Corea, aunque reentrenan a diario con nuevos casos—. “A partir de estos TACs, la red neuronal filtra las imágenes a diferentes escalas y extrae automáticamente patrones que pueden ser o no visibles al ojo humano. Al cargarle un caso nuevo, indica en una escala entre cero y uno cuánto se parece a uno de un paciente con covid-19”.

Por el momento, tal y como insiste Alberich, no se trata de una herramienta diagnóstica, ya que no ha pasado las certificaciones necesarias. Es más bien una herramienta para investigación sin fines de comercialización: “Nos comprometemos a dejarla libre y abierta a la comunidad científica para que el algoritmo se pueda ir reentrenando con nuevos casos”. “Ahora tenemos un acierto del 80%. Pero ojalá en una semana tuviéramos más de 1.000 casos y pudiéramos crear una herramienta potente”, reconoce.

La compañía acaba de lanzar una plataforma para que cualquier hospital pueda subir TACs realizados a pacientes afectados por el coronavirus SARS-CoV-2. Además, algunos hospitales del norte de Italia están aportando casos con los que entrenar el sistema. Por el momento, prefieren no concretar de qué centros se trata. En algún hospital, según indica Alberich, han dedicado equipos de TACs exclusivamente a los pacientes contagiados o con sospecha de padecer la enfermedad para decidir si ingresarlos o no.

Este sistema sería especialmente útil tanto para ayudar a los radiólogos si se produjera ahora un pico de casos como de cara al futuro. Para él, la situación de alerta sanitaria es temporal. Pero “el coronavirus está para quedarse y pasará a ser una patología más dentro de las respiratorias, aunque de las graves”. “Ahora que hay mucha incidencia de Covid-19 no hay duda. Los que están yendo al hospital con una alta probabilidad puede que sea porque están contagiados. Pero en dos años, cuando a un médico le lleguen tres pacientes con fiebre y sospecha de neumonía, será más difícil saber si uno de ellos padece la Covid-19 o no. Ahí un algoritmo puede ser de gran ayuda al ojo humano para diferenciarlo. Además, esperamos tener también una vacuna para entonces”, sostiene.

Además de este sistema, Quibim ya ha desarrollado algoritmos de procesamiento de imágenes para diagnosticar enfermedades como el cáncer de próstata y para evaluar la calidad del hueso y del cartílago femoral. También es capaz de detectar el alzheimer, la epilepsia o el parkinson a partir de resonancias magnéticas del cerebro. Entre sus clientes, hay tanto hospitales como empresas farmacéuticas de países como Italia, Taiwán, Japón, EE UU o España.

El gigante chino Alibaba

Al igual que Quibim, la compañía china Alibaba también ha desarrollado una inteligencia artificial que analiza tomografías computarizadas. El portal Nikkei Asian Review explica que este sistema es capaz de detectar el coronavirus en personas infectadas con un porcentaje de acierto del 96%. El método, según el mismo medio, ha sido testado con más de 5.000 pacientes y también es extremadamente rápido: solo tarda 20 segundos en realizar el diagnóstico. En España la prueba PCR que se usa para diagnosticar la Covid-19 arroja resultados en cuatro horas tras la recogida de muestras de la garganta.

No obstante, Alberich subraya que a día de hoy un TAC “en ningún caso puede constituir una herramienta de diagnóstico por sí mismo de manera aislada”. “Las decisiones ahora mismo son muy cambiantes. China modificó durante un tiempo los criterios y empezó a diagnosticar también con el TAC. Luego se dieron cuenta de que había muchos casos que no tenían TAC positivo, reconsideraron la decisión y dijeron que mejor con la PCR”, explica. De la misma forma, el Colegio Americano de Radiología ha advertido que el TAC no puede utilizarse como un único test para el diagnóstico de la Covid-19.

Los gigantes tecnológicos contra el coronavirus

Un sistema de inteligencia artificial fue el primero en alertar del coronavirus de Wuhan. El pasado 31 de diciembre, un algoritmo desarrollado por una compañía canadiense especializada en monitorizar la dispersión de enfermedades infecciosas descubrió el brote y avisó a sus clientes. Ya han pasado dos meses desde entonces. El número de contagiados no ha parado de crecer y la enfermedad se ha extendido por más de 100 países. Ahora gigantes tecnológicos como Facebook, Google o IBM buscan también en la inteligencia artificial y la tecnología la clave para combatir esta crisis sanitaria.

Facebook explicó el pasado viernes en un comunicado que ya facilita datos anonimizados de localización de sus usuarios y de densidad de población a la Universidad de Harvard, en Estados Unidos, y a la Universidad Nacional Tsing Hua, en Taiwán. Con esta información, se pretende que los investigadores elaboren modelos de predicción que anticipen cómo se propagará el coronavirus en las próximas semanas.

Alphabet, la matriz de Google, anunció el sábado que trabaja con el gobierno de Estados Unidos para desarrollar una web a nivel nacional que ayude a los usuarios del país con preguntas sobre los síntomas del coronavirus, los factores de riesgo y las pruebas, según informa la agencia Reuters. Por el momento, Verily, una organización perteneciente a Alphabet, ha lanzado una web que incluye cuestionarios para averiguar si los usuarios tienen síntomas y pueden estar contagiados. Pero se trata de un proyecto piloto, ya que esta página sólo ofrece respuestas a usuarios mayores de 18 años del área de la bahía de San Francisco, según el portal especializado en tecnología The Verge.

También existen iniciativas de supercomputación. Investigadores del Laboratorio Nacional de Oak Ridge, perteneciente al Departamento de Energía de Estados Unidos, están utilizando un superordenador de IBM para encontrar una cura para el nuevo coronavirus. El dispositivo, llamado Summit, se está usando para identificar y estudiar compuestos de medicamentos. Los expertos han podido simular 8.000 compuestos en cuestión de días. Si el procedimiento se hubiera desarrollado con un ordenador convencional, fuentes de IBM aseguran que el proceso habría tardado meses. Aún no han hallado un tratamiento para la enfermedad, pero indican que han identificado 77 moléculas pequeñas de compuestos de medicamentos que han demostrado tener potencial para dañar la capacidad del virus de atacar e infectar células.

Por

Retina

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