Un estudiante burgalés aplica la inteligencia artificial para detectar la covid-19 en radiografías

Patricia Carro

Burgos

Miércoles, 22 de abril 2020, 08:00

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En esta guerra sanitaria y social contra el coronavirus covid-19 todas las manos que se echen son pocas. Y si la ayuda viene en forma de proyecto técnico para facilitar la detección del virus más allá de la sintomatología, uno de los grandes caballos de batalla, mucho mejor. Así que el proyecto desarrollado por Flavio Grillo y Javier Balbás, estudiantes de Telecomunicaciones, que permite detectar la presencia de la covid-19 en radiografías de tórax con una precisión del 97,9% es una más que buena noticia para seguir avanzando en la lucha contra el 'bicho' temido.

Burgalés y madrileño, Grillo y Balbás han desarrollado un modelo de inteligencia artificial para detectar coronavirus en las radiografías pues se puede diferenciar con gran precisión una neumonía provocada por la covid-19 de una neumonía típica, explica Flavio Grillo. «Esta herramienta de diagnóstico no es un sustituto de los médicos», matiza, pues existe margen de error. «Puede dar fallo», ya que basa los resultados en un catálogo de imágenes, todas verificadas por profesionales y, en el caso del covid-19, de positivos confirmados, pero con diferentes enfoques o resoluciones.

De lo que se trata es de ofrecer un modelo de inteligencia artificial que permita dar la voz de alarma o ayudar en el diagnóstico en caso de profesionales no tengan a su disposición test e incluso que duden sobre un primer diagnóstico. Grillo reconoce que, con la alerta sanitaria actual, las neumonías atípicas se toman de entrada como covid-19. Sin embargo, en el futuro habrá que diferenciar con exactitud las neumonías típicas de las provocadas por el coronavirus, para aplicar los protocolos de aislamiento o tratamiento preceptivos. De ahí la utilidad del sistema desarrollado.

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Todo empezó a mediados de marzo, cuando vieron cómo médicos chinos estaban utilizaban un filtro de inteligencia artificial por la máquina de rayos para determinar si el paciente analizado estaba sano, tenía una neumonía típica o había sido infectado por covid-19. De ahí pasaron a un artículo científico de la Universidad de Ottawa (Canadá) donde se hablaba de una herramienta de inteligencia artificial, COVID-Net, que se basaba en esa diferencia existente entre la neumonía provocada por la covid-19 y otras afecciones respiratorias y pulmonares.

Y el siguiente paso que dieron Flavio Grillo y Javier Balbás fue desarrollar un modelo propio, basado en reconocimiento de imágenes por inteligencia artificial. El modelo se basa en redes neuronales convolucionales para la detección de neumonía ocasionada por la covid-19. Ha sido entrenado con cuatro categorías de imágenes: radiografías de pacientes con neumonía por coronavirus, con neumonía vírica, con neumonía bacteriana y pacientes sanos (una categoría en la que encajan también imágenes fallidas).

El modelo estaba en marcha ya el 3 de abril, que lo subieron a internet a través del interface https://www.coronavirusxray.com/ o www.covid19xray.com, y va ya por la tercera versión, revisada y mejorada. La primera, que ya ofrecía un resultado «prometedor» del 90% de acierto, se basaba en unas 300 imágenes. Se amplió el catálogo de imágenes y se cambiaron parámetros y, tras una tercera revisión, el modelo de identificación alcanza el 97,9% de precisión. Se ha entrenado sobre 8.000 imágenes, de las cuales, un 10% son positivos por covid-19, explica Grillo.

Han tomado imágenes de la Universidad de Ottawa, del Centro Nacional de Radiología Intensivista de Italia, de un médico español que ha compartido radiografías online y de las bases de datos que están utilizando los profesionales sanitarios en plena crisis. «Tenemos un feeback bastante bueno por parte de los profesionales de inteligencia artificial y de médicos, que nos han dicho que es muy prometedor». Ahora, el objetivo sería mejorar el modelo y hacer un estudio clínico que lo corrobore.

De ahí que se haga un llamamiento a médicos y hospitales para que donen sus radiografías y disponer, de este modo, de un mayor número de imágenes de referencia. En https://www.coronavirusxray.com/ se pueden hacer las comprobaciones incluso con radiografías propias, subiendo la imagen y comparándola con las imágenes registradas en el modelo (esta radiografía nunca quedará almacenada en el dispositivo por protección de datos). Es un interface fácil, que puede utilizar cualquier persona y libre de uso, precisamente porque lo que buscan Flavio Grillo y Javier Balbás es contribuir con su granito de arena a la lucha contra la covid-19.

Grillo y Balbás estudian último curso de Ingeniería de Telecomunicaciones por la Universidad Europea de Madrid y Electronics and Communications por la University of Hertfordshire. Precisamente, este año les tocaba estar en Londrés, pero han tenido que regresar de urgencia a España por la crisis del coronavirus, aunque siguen estudiando. Formación online y exámenes en las próximas semanas. Aun así, Grillo reconoce que no tendrán problemas en sacar el último curso de su grado, pues son aplicados, y este tipo de proyectos les dan más fuerza para estudiar.