Algoritmos de IA desarrollados por ingenieros UdeC colaboran en la detección de Covid-19

En el desarrollo de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para una detección rápida y certera de anomalías en radiografías y scanners de tórax está trabajando un grupo de profesionales de la Universidad de Concepción y la Universidad de Chile.

“Este es un proyecto que tiene dos áreas, el desarrollo de IA  a cargo de la UdeC y la otra parte que tiene relación a cómo incorporar estos algoritmos en el sistema de salud, en particular en el Hospital Clínico de la Universidad de Chile”, explicó Guillermo Cabrera, académicos del Departamento de Ingeniería Informática y líder en la UdeC de la iniciativa.

Se destaca – además del desarrollo de los algoritmos – la preocupación de analizar todo el proceso que usan los radiólogos dentro del hospital,  qué áreas se pueden impactar y cómo hacer para que se use, ya que este proyecto buscar un apoyo directo al personal médico. “Estamos en una etapa inicial y lo que nos importa es que esto realmente tenga un impacto en cómo se trata el Coronavirus, necesitamos que los radiólogos lo usen y que de verdad les ayude”, puntualizó Cabrera, quien agregó además que si bien se quiere probar inicialmente en el Hospital Clínico de la Universidad de Chile, se busca que también funcione con telemedicina, es decir, implementar el algoritmo en distintos centros y que cualquier radiólogo pueda acceder a datos de pacientes de otros hospitales.

En el desarrollo del algoritmo de IA se trabaja para clasificar dos tipos de imágenes: radiografías de tórax y scanner o tomografías computarizadas, porque se busca el nivel de gravedad del paciente no solo de la imagen, sino también considerando los datos históricos del paciente y además que señale cómo va evolucionar dentro de los próximos días. Hasta el momento, los modelos se comportan muy bien utilizando datos públicos de otros países, como China y España. “Tenemos algoritmos que trabajan con imágenes de tomografías computarizadas, tenemos toda la maquinaria, pero ahora tenemos que adaptar los algoritmos a los datos y necesidades de Chile”, puntualizó.

Guillermo Cabrera, especialista en Data Science y Machine Learning.

En la Universidad de Chile se está definiendo cómo será entregada la información del algoritmo, en conversación permanente con los radiólogos, porque dependiendo lo que ellos necesiten es lo que se entregará. “Hay muchos algoritmos de IA que clasifican las radiografías en Coronovirus, neumonía o paciente sano, pero el radiólogo necesita más que eso, necesita saber el nivel de gravedad, si es que hay algo distinto o atípico. Es un virus que no conocemos mucho, y necesitamos entender qué necesita el médico, cómo apuntamos a la zona de la imagen que queremos que el médico vea”, contó el académico UdeC, quien explicó que esto último es una herramienta clave puesto que se le dice dónde mirar dentro de una imagen y por qué debe prestarle atención.

Este proyecto es liderado por Steffen Härtel del Centro de Informática Médica y Telemedicina (CIMT), Facultad de Medicina, Universidad de Chile; con la colaboración de Víctor Castañeda del mismo centro; Gonzalo Pereira del Departamento de Radiología, Unidad de tórax y cardiovascular, Hospital Clínico Universidad de Chile; Camilo Stomayor (alumno de PhD de la Universidad de Chile), Constanza Vasquez (alumna Magíster de la Universidad de Concepción) y, por supuesto, Guillermo Cabrera, docente de la Facultad de Ingeniería UdeC.