Hallazgo: radiografías de tórax para detectar la COVID-19

Usando un algoritmo de inteligencia artificial, que se ha desarrollado en España, un modelo reconoce una infección por coronavirus con hasta un 97% de precisión en radiografías torácicas. La nueva propuesta ha estado a cargo de dos estudiantes del último curso de Ingeniería de la Universidad Europea de Madrid. Se trata de los próximos a graduarse Flavio Grillo y Javier Balbás, quienes han creado un modelo que permite detectar la infección por COVID-19 a través de una radiografía de tórax.

Su investigación, basada en la inteligencia artificial, parte de la idea de que la imagen radiológica ayuda a diferenciar con gran precisión una neumonía provocada por coronavirus de otra causada por patógenos diferentes.

Esta herramienta puede dar la voz de alarma y ayudar al personal sanitario que no tenga a su disposición PCR o test rápidos de detección del coronavirus, o que dude sobre la primera impresión clínica de un paciente con neumonía.

Grillo sostiene que utilizaron “un algoritmo de aprendizaje y de inferencia utilizando redes neuronales convolucionales. Este tipo de algoritmo es muy eficaz para el análisis de imagen porque es capaz de extraer información con varios niveles de detalle, en función del tamaño y resolución de los ficheros de entrada”.

El modelo se ha puesto a prueba con constancia dentro del espacio universitario en un amplio grupo de casos, circunscribiéndolo a cuatro tipos de radiografías de pacientes: el primero aquellos que presentaban neumonía por coronavirus; los segundos que poseían una distinta vírica o bacteriana; una tercera opción entre sujetos con ambos pulmones sanos y una cuarta categoría con las imágenes fallidas.

Cuando los estudios por esta vía se contrarrestaron con las formas más tradicionales de detección se reveló que el método radiológico ofrecía un índice de precisión que alcanzaba el 97,9 % de los casos analizados.

La solución más cercana

La práctica menos pensada fue la que estos dos jóvenes, próximos a graduarse, encontraron para resolver una opción de testeos de mucha mayor masividad y sencillez, sobre todo para los centros de salud. En el mundo son muchos más los sitios de atención primaria que cuentan con dispositivos de rayos x.

Las casi 8.000 radiografías que fueron seleccionadas en esta experiencia para el entrenamiento fueron verificadas, en virtud de que proceden de la Universidad de Ottawa (Canadá), del Centro Nacional de Radiología Intensivista de Italia, de las bases de datos que usan los profesionales sanitarios durante la pandemia, y de un médico español que ha compartido decenas de radiografías online. Así, la multiplicidad de fuentes y orígenes ha permitido dar aún más elocuencia el recurso detectado.

La herramienta está disponible de forma abierta y gratuita para los profesionales en las páginas webs coronavirusxray.com o covid19xray.com, donde sus creadores también invitan a los profesionales del mundo que así lo deseen a compartir más radiografías para seguir perfeccionando el sistema, de modo que ayude a obtener más y mejores conclusiones. La opción de “código abierto” tan habitual en los desarrollos tecnológicos, pero que no siempre se utilizan en ámbitos científicos, ha sido una de las claves que ha permitido hacer posible este avance.

Grillo y Balbás, que también cursan Electrónica y Comunicaciones en la Universidad de Hertfordshire (Reino Unido) dentro de un doble grado internacional, aseguran que su herramienta no es de diagnóstico en sí misma, pero sí apoya al colectivo médico para que pueda realizar mejores diagnósticos.

“La herramienta no sustituye al médico -explicó Balbás-, sirve para dar la voz de alarma y ayudar al personal sanitario que no tenga a su disposición las PCR o test rápidos de detección del coronavirus, o bien dude sobre la primera impresión clínica de un paciente con neumonía”.

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