El grupo de radiología del Hospital Universitario “José Eleuterio González” es el representante mexicano ante la Sociedad de Radiología de Norteamérica (RSNA) de Estados Unidos.
Esta asociación convocó en 2019 a radiólogos y centros de investigación a desarrollar la inteligencia artificial de radiología en la detección más precisa de las neumonías.
El grupo encabezado por el doctor Guillermo Elizondo, director de radiología del HU, trabaja desde el año pasado en su propia plataforma y algoritmo.
Pero desde enero en que iban aprendiendo del avance de la pandemia del virus SARS-CoV -2 aún en China acordaron incluir la presencia del COVID-19 en los estudios radiológicos.
Fue así como desarrollaron una plataforma que contiene un algoritmo que se va nutriendo de radiografías de pacientes con neumonía, y ahora también con COVID-19.
Identificación de pacientes con mayores complicaciones
El estudio se centra en los pacientes que tienen los síntomas del COVID-19 y que potencialmente son más vulnerables de padecer complicaciones respiratorias, ya sea con suministro de oxígeno o intubados.
“[Los casos estudiados en su algoritmo] son los pacientes que están en casa y empiezan a empeorar. Son los que se nos van a complicar porque tienen alguna comorbilidad o edad avanzada”, comentó el doctor Elizondo.
El radiólogo explicó que en determinada situación, cuando estén monitoreando la respiración de algún paciente, la plataforma servirá para saber cuál de ellos pudiese complicar su estado durante los cuidados hospitalarios.
Las imágenes apoyarían los resultados de PCR a dar un diagnóstico más preciso.
El algoritmo se encarga de determinar con una radiografía de tórax quién podría ver complicada su salud.
“Es como el Waze: entre más datos introduzcamos, será más precisa la parte predictiva”, dijo el jefe de radiología.
“Ya se ha demostrado que la máquina llega a superar a los radiólogos más expertos, llega a unir ciertos patrones característicos de la imagen. Y con eso darte una probabilidad de cierta enfermedad”, precisó.
