Sistema de IA diferencia la COVID-19 de la influenza y otras enfermedades respiratorias en menos de tres segundos
Por el equipo editorial de HospiMedica en español Actualizado el 09 Nov 2020 |

Ilustración
Un sistema nuevo de inteligencia artificial (IA) puede ayudar a los médicos a diferenciar la COVID-19 de la gripe y otras enfermedades respiratorias, en menos de tres segundos.
El sistema de inteligencia artificial desarrollado por científicos de la Universidad de Tsinghua (Beijing, China) identifica las diferencias en las tomografías computarizadas de los pacientes para diferenciar con exactitud entre estas enfermedades. En medio de la inminente temporada de influenza y la creciente amenaza de una segunda ola de infecciones por COVID-19 en todo el mundo, el sistema de inteligencia artificial permitirá a los trabajadores de la salud diferenciar entre las dos enfermedades respiratorias con síntomas similares.
Los investigadores desarrollaron y evaluaron el sistema de diagnóstico COVID-19 basado en aprendizaje profundo utilizando datos multicéntricos de clases múltiples, que incluyeron 11.356 tomografías computarizadas de 9.025 individuos entre los que se encontraban pacientes de COVID-19, neumonía adquirida en la comunidad (NAC), influenza y no neumonía. Los sujetos con NAC incluidos en la base de datos eran todos NAC no virales. En una tarea de diagnóstico de clases múltiples tan difícil, el sistema basado en la red neuronal convolucional profunda pudo lograr un área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor (AUC) del 97,81% para la clasificación multidireccional en la cohorte de prueba de 3.199 exámenes, AUC de 92,99% y 93,25% en dos conjuntos de datos disponibles públicamente, CC-CCII y MosMedData respectivamente. En un estudio de lectores que involucró a cinco radiólogos, el sistema de inteligencia artificial superó a todos los radiólogos en la tareas más desafiantes a una velocidad de dos órdenes de magnitud por encima de ellos.
En general, el sistema de inteligencia artificial se validó de manera integral en grandes conjuntos de datos de clases múltiples con un mayor desempeño diagnóstico que los expertos humanos para el diagnóstico de la COVID-19. A diferencia de los enfoques clásicos de aprendizaje profundo de caja negra, al visualizar el sistema de inteligencia artificial y aplicar el análisis radiómico, puede decodificar la representación efectiva de COVID-19 en las imágenes de TC y potencialmente conducir al descubrimiento de nuevos biomarcadores. Los radiólogos pueden realizar un diagnóstico individualizado de la COVID-19 con el sistema de inteligencia artificial, lo que agrega una nueva fuerza impulsora a la lucha contra la propagación global del brote.
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Universidad de Tsinghua
El sistema de inteligencia artificial desarrollado por científicos de la Universidad de Tsinghua (Beijing, China) identifica las diferencias en las tomografías computarizadas de los pacientes para diferenciar con exactitud entre estas enfermedades. En medio de la inminente temporada de influenza y la creciente amenaza de una segunda ola de infecciones por COVID-19 en todo el mundo, el sistema de inteligencia artificial permitirá a los trabajadores de la salud diferenciar entre las dos enfermedades respiratorias con síntomas similares.
Los investigadores desarrollaron y evaluaron el sistema de diagnóstico COVID-19 basado en aprendizaje profundo utilizando datos multicéntricos de clases múltiples, que incluyeron 11.356 tomografías computarizadas de 9.025 individuos entre los que se encontraban pacientes de COVID-19, neumonía adquirida en la comunidad (NAC), influenza y no neumonía. Los sujetos con NAC incluidos en la base de datos eran todos NAC no virales. En una tarea de diagnóstico de clases múltiples tan difícil, el sistema basado en la red neuronal convolucional profunda pudo lograr un área bajo la curva característica de funcionamiento del receptor (AUC) del 97,81% para la clasificación multidireccional en la cohorte de prueba de 3.199 exámenes, AUC de 92,99% y 93,25% en dos conjuntos de datos disponibles públicamente, CC-CCII y MosMedData respectivamente. En un estudio de lectores que involucró a cinco radiólogos, el sistema de inteligencia artificial superó a todos los radiólogos en la tareas más desafiantes a una velocidad de dos órdenes de magnitud por encima de ellos.
En general, el sistema de inteligencia artificial se validó de manera integral en grandes conjuntos de datos de clases múltiples con un mayor desempeño diagnóstico que los expertos humanos para el diagnóstico de la COVID-19. A diferencia de los enfoques clásicos de aprendizaje profundo de caja negra, al visualizar el sistema de inteligencia artificial y aplicar el análisis radiómico, puede decodificar la representación efectiva de COVID-19 en las imágenes de TC y potencialmente conducir al descubrimiento de nuevos biomarcadores. Los radiólogos pueden realizar un diagnóstico individualizado de la COVID-19 con el sistema de inteligencia artificial, lo que agrega una nueva fuerza impulsora a la lucha contra la propagación global del brote.
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Universidad de Tsinghua
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