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Tres hospitales usan inteligencia artificial para acelerar detección de covid

Tres hospitales usan inteligencia artificial para acelerar detección de covid
Barcelona —

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Barcelona, 24 nov (EFE).- El Hospital de Sant Pau de Barcelona y los de Madrid 12 de Octubre y Ramón y Cajal usan inteligencia artificial para aunar experiencia clínica en la lectura de la radiografía de tórax, de manera que aceleran la detección y mejoran la precisión diagnóstica de la covid con esta prueba.

Los tres hospitales han informado de que la colaboración entre sus radiólogos y expertos tecnológicos en inteligencia artificial está acelerando el uso de tecnologías de vanguardia para el cuidado de la salud, manteniendo la privacidad de los datos del paciente.

La inteligencia artificial facilita lo que se denominada aprendizaje federado, que consiste en aunar la experiencia clínica de los tres hospitales para desarrollar modelos de diagnóstico automatizados, mejorando la atención a los pacientes.

Aunque el diagnóstico definitivo de COVID-19 se realiza mediante pruebas microbiológicas, como la PCR o el test de antígenos, la principal alteración en los pacientes sintomáticos es respiratoria.

Así, la placa de tórax se ha convertido en la prueba de cribado inicial predeterminada en todos los pacientes con clínica sospechosa, lo que hace que su disponibilidad e inmediatez sean imprescindibles.

Durante la pandemia, los radiólogos han analizado un gran número de placas de tórax, combinando su experiencia previa con el aprendizaje derivado de los hallazgos que aportaban las radiografías de miles de pacientes con covid.

Pero como el análisis de un número ingente de imágenes con hallazgos sutiles requiere tiempo, formación y experiencia, la inteligencia artificial se erige como una herramienta adecuada para este fin.

La plataforma de aprendizaje federado, desarrollada por la compañía Capgemini a partir de modelos de inteligencia artificial entrenados con los datos de las imágenes, permite la creación de un modelo de diagnóstico global que mejora significativamente las versiones locales, beneficiando especialmente a los centros de salud con menor experiencia.

La precisión en el diagnóstico de la COVID-19, obtenida en este estudio de investigación, es del 89 % para el modelo global, mientras que, con el mejor de los modelos locales, se alcanza solo una precisión del 71 %.

El protocolo clínico ha sido desarrollado en el marco de la colaboración entre Capgemini y el Grupo de Enfermedades Multisistémicas del Instituto Ramón y Cajal de Investigación Sanitaria (IRYCIS).

También han contado con el apoyo de varios socios tecnológicos como Cisco, Intel, Vodafone España y Microsoft, así como la farmacéutica Gilead Sciences.

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