Se destaca – adem\u00e1s del desarrollo de los algoritmos – la preocupaci\u00f3n de analizar todo el proceso que usan los radi\u00f3logos dentro del hospital, \u00a0qu\u00e9 \u00e1reas se pueden impactar y c\u00f3mo hacer para que se use, ya que este proyecto buscar un apoyo directo al personal m\u00e9dico. \u201cEstamos en una etapa inicial y lo que nos importa es que esto realmente tenga un impacto en c\u00f3mo se trata el Coronavirus, necesitamos que los radi\u00f3logos lo usen y que de verdad les ayude\u201d,<\/strong> puntualiz\u00f3 Cabrera, quien agreg\u00f3 adem\u00e1s que si bien se quiere probar inicialmente en el Hospital Cl\u00ednico de la Universidad de Chile, se busca que tambi\u00e9n funcione con telemedicina, es decir, implementar el algoritmo en distintos centros y que cualquier radi\u00f3logo pueda acceder a datos de pacientes de otros hospitales.<\/p>\n En el desarrollo del algoritmo de IA se trabaja para clasificar dos tipos de im\u00e1genes: radiograf\u00edas de t\u00f3rax y scanner o tomograf\u00edas computarizadas, porque se busca el nivel de gravedad del paciente no solo de la imagen, sino tambi\u00e9n considerando los datos hist\u00f3ricos del paciente y adem\u00e1s que se\u00f1ale c\u00f3mo va evolucionar dentro de los pr\u00f3ximos d\u00edas. Hasta el momento, los modelos se comportan muy bien utilizando datos p\u00fablicos de otros pa\u00edses, como China y Espa\u00f1a. \u201cTenemos algoritmos que trabajan con im\u00e1genes de tomograf\u00edas computarizadas, tenemos toda la maquinaria, pero ahora tenemos que adaptar los algoritmos a los datos y necesidades de Chile\u201d, <\/strong>puntualiz\u00f3.<\/p>\n Guillermo Cabrera, especialista en Data Science y Machine Learning.<\/p><\/div>\n En la Universidad de Chile se est\u00e1 definiendo c\u00f3mo ser\u00e1 entregada la informaci\u00f3n del algoritmo, en conversaci\u00f3n permanente con los radi\u00f3logos, porque dependiendo lo que ellos necesiten es lo que se entregar\u00e1. \u201cHay muchos algoritmos de IA que clasifican las radiograf\u00edas en Coronovirus, neumon\u00eda o paciente sano, pero el radi\u00f3logo necesita m\u00e1s que eso, necesita saber el nivel de gravedad, si es que hay algo distinto o at\u00edpico. Es un virus que no conocemos mucho, y necesitamos entender qu\u00e9 necesita el m\u00e9dico, c\u00f3mo apuntamos a la zona de la imagen que queremos que el m\u00e9dico vea\u201d<\/strong>, cont\u00f3 el acad\u00e9mico UdeC, quien explic\u00f3 que esto \u00faltimo es una herramienta clave puesto que se le dice d\u00f3nde mirar dentro de una imagen y por qu\u00e9 debe prestarle atenci\u00f3n.<\/p>\n Este proyecto es liderado por Steffen H\u00e4rtel del Centro de Inform\u00e1tica M\u00e9dica y Telemedicina (CIMT), Facultad de Medicina, Universidad de Chile; con la colaboraci\u00f3n de V\u00edctor Casta\u00f1eda del mismo centro; Gonzalo Pereira del Departamento de Radiolog\u00eda, Unidad de t\u00f3rax y cardiovascular, Hospital Cl\u00ednico Universidad de Chile; Camilo Stomayor (alumno de PhD de la Universidad de Chile), Constanza Vasquez (alumna Mag\u00edster de la Universidad de Concepci\u00f3n) y, por supuesto, Guillermo Cabrera, docente de la Facultad de Ingenier\u00eda UdeC.<\/p>\n 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