Flavio Grillo y Javier Balbás, estudiantes del último curso del Doble Grado en Ingeniería por la Universidad Europea de Madrid y Electronics and Communications por la University of Hertfordshire, han desarrollado un modelo basado en la Inteligencia Artificial, que permite detectar la infección por COVID-19 a través de una simple radiografía de tórax. Su investigación parte de la base de que la imagen radiológica permite diferenciar con gran precisión una neumonía provocada por el coronavirus de otros tipos de neumonía.
Los jóvenes explican que utilizan “un algoritmo de aprendizaje y e 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 ha sido entrenado con cuatro categorías de radiografías: las correspondientes a pacientes con neumonía atribuida a coronavirus, con neumonías víricas y bacterianas y con ambos pulmones sanos; asimismo existe una cuarta categoría donde encajan las imágenes fallidas. Los dos estudiantes de Ingeniería de la Universidad Europea garantizan que las casi 8.000 radiografías que han utilizado en el entrenamiento han sido verificadas, ya que proceden de la Universidad de Ottawa, del Centro Nacional de Radiología Intensivista de Italia, de las bases de datos que están utilizando los profesionales sanitarios durante la pandemia, y de un médico español que ha compartido decenas de radiografías online.
Para Juanjo Beunza, director de Machine Learning Salud de la Universidad Europea “los estudiantes, con el asesoramiento del profesor Fernando Martín de Pablo, han demostrado no solo utilizar herramientas modernas con fines sanitarios y da así respuesta a problemas actuales, también han sabido desplegar el algoritmo en una página web gratuita, y darle visibilidad. Creo que son un buen modelo para nuestros alumnos y para futuros alumnos de la Universidad Europea”.
La herramienta no sustituye al médico
Grillo y Balbás aseguran que la suya no es una herramienta de diagnóstico, sino que es una herramienta de apoyo al médico para que este pueda realizar mejores diagnósticos. Lo que permite el modelo de inteligencia artificial, dicen, “es 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 bien dude sobre la primera impresión clínica de un paciente con neumonía”. Por eso han publicado su modelo en una web abierta a todos los profesionales www.coronavirusxray.com o www.covid19xray.com , a quienes invitan a compartir sus radiografías para seguir perfeccionando la herramienta. El feedback de momento está siendo más que positivo.
