Medio: milenio.com

Especialista: Ian Perrilliat García y Marco Antonio Gámez Guerrer / Estudiantes

Tema: “Más del 95% de precisión! Mexicanos desarrollan exitosa prueba rápida de covid-19”

La investigación fue comandada por Ian Perrilliat García y Marco Antonio Gámez Guerrero, creadores del Sistema Auxiliar para el Diagnóstico de covid-19 Mediante Análisis de Imágenes de Radiografías Computarizadas Torácicas.

Científicos y universidades siguen esforzándose para combatir la pandemia de covid-19 y algunos buscan desarrollar pruebas que permitan detectar la enfermedad y mejorar el manejo de la misma. Tal es el caso de estudiantes de la Universidad La Salle que crearon un sistema auxiliar para la detección del covid-19 con ayuda de un sistema de inteligencia artificial. La prueba, según revelaron, tiene una precisión de poco más del 95%. Te contamos lo que sabemos.

A través de la página de la Universidad La Salle se informó que esta prueba rápida para detectar el covid-19 tiene una mayor precisión y rapidez que otras. La investigación fue comandada por Ian Perrilliat García y Marco Antonio Gámez Guerrero, creadores del llamado Sistema Auxiliar para el Diagnóstico de covid-19 Mediante Análisis de Imágenes de Radiografías Computarizadas Torácicas.

Los jóvenes son estudiantes del noveno semestre de la carrera de Ingeniería Biomédica.

“El covid-19 puede ser diagnosticado por pruebas moleculares o por imágenes médicas. En este sentido, el diagnóstico por Radiografía Computarizada (CR, por sus siglas en inglés) cuenta con algunas ventajas para ser tomado en cuenta para la detección oportuna del covid-19”, se lee en la página.

Asimismo, la Universidad detalla que con esta prueba es posible capturar imágenes de CR torácicas de pacientes sanos, pacientes con neumonía y con covid-19.

“Se presentan los resultados de la aplicación de redes neuronales convoluciones para el desarrollo de un sistema capaz de clasificar imágenes de CR torácicas de pacientes sanos, con neumonía y covid-19 con una precisión de clasificación global mayor al 95% a partir del uso de una base datos de 1800 imágenes”, detalla la publicación.

A su vez, más a detalle, Ian Perrilliat García explicó en un video para la página algunos resultados de esta prueba rápida. Según el especialista, ésta tiene una precisión, exactitud, sensibilidad y especificad notoria a diferencia de otras:

“Como se puede observar, el sistema propuesto presenta un porcentaje de precisión mayor al 97% para la detección del covid-19, mayor al 94% en pacientes con infección de neumonía y mayor al 93% para pacientes normales con infección de pulmones”.

Además, comunicó que a diferencia de otras pruebas para detectar el covid-19, la desarrollada por ellos tiene una sensibilidad 7.8% superior.

“A diferencia de otras pruebas sensibilidad para detectar covid-19 es de 7.8% superior”, comentó.

El proyecto inició desde el mes de marzo –casi cuando inició la pandemia por covid-19 en México –. Para el estudio analizaron imágenes tomadas de una base de datos de científicos – Kaggle –. De ésta analizaron mil 800 imágenes: 600 de personas con covid-19, 600 de personas sanas y 600 de pacientes con neumonía.