La Con­se­lle­ria de Inno­va­ción, Uni­ver­si­da­des, Cien­cia y Socie­dad Digi­tal ha impul­sa­do una herra­mien­ta de ayu­da al diag­nós­ti­co, pro­nós­ti­co y tria­je de casos median­te la apli­ca­ción de inte­li­gen­cia arti­fi­cial, con la fina­li­dad de detec­tar de for­ma tem­pra­na casos de neu­mo­nía cau­sa­da por COVID-19, lo cual per­mi­ti­rá detec­tar y pre­ve­nir con­se­cuen­cias gra­ves en la salud de los pacien­tes.

La con­se­lle­ra de Inno­va­ción, Caro­li­na Pas­cual, ha expli­ca­do que el pro­yec­to uti­li­za­rá, con datos anó­ni­mos, las radio­gra­fías torá­ci­cas que, por pro­to­co­lo, se rea­li­zan a pacien­tes que mues­tran sín­to­mas de infec­ción por coro­na­vi­rus. Estas imá­ge­nes, según ha expli­ca­do, serán ana­li­za­das median­te inte­li­gen­cia arti­fi­cial para la detec­ción tem­pra­na de una neu­mo­nía.

En este sen­ti­do, la con­se­lle­ra ha sub­ra­ya­do que este pro­yec­to, que se rea­li­za en cola­bo­ra­ción con la Con­se­lle­ria de Sani­dad Uni­ver­sal y Salud Públi­ca, “faci­li­ta­rá que el per­so­nal sani­ta­rio pue­da iden­ti­fi­car a aque­llos pacien­tes con mayor ries­go de evo­lu­cio­nar hacia una situa­ción gra­ve o crí­ti­ca y, por tan­to, de poder actuar con rapi­dez para evi­tar com­pli­ca­cio­nes gra­ves de salud”.

Ade­más, según ha expli­ca­do, “este pro­yec­to ayu­da­rá al per­so­nal médi­co en el cri­ba­do y la detec­ción de los casos más gra­ves y, al mis­mo tiem­po, a opti­mi­zar los recur­sos sani­ta­rios”. Caro­li­na Pas­cual ha indi­ca­do que la IA se con­vier­te ade­más en “una herra­mien­ta esen­cial para mini­mi­zar y agi­li­zar la car­ga de tra­ba­jo”.

Investigadores de excelencia

Tam­bién ha que­ri­do des­ta­car que el pro­yec­to “cuen­ta con un poten­te gru­po de inves­ti­ga­do­res de exce­len­cia”. En con­cre­to, par­ti­ci­pan 24 per­so­nas de hos­pi­ta­les públi­cos valen­cia­nos, ade­más de per­so­nal inves­ti­ga­dor de la Fun­da­ción para el Fomen­to de la Inves­ti­ga­ción Sani­ta­ria y Bio­mé­di­ca de la Comu­ni­tat Valen­cia­na (Fisa­bio), Cen­tro de Inves­ti­ga­ción Prín­ci­pe Feli­pe, la Uni­ver­si­dad de Ali­can­te, la Uni­ver­si­dad Miguel Her­nán­dez, Med­bra­vo y Gene­ral Elec­tric Health.

Los cen­tros hos­pi­ta­la­rios tie­nen una alta dis­po­ni­bi­li­dad de rayos X con­ven­cio­na­les, amplia­men­te uti­li­za­dos y más acce­si­bles que otros equi­pos más com­ple­jos y los pro­to­co­los sani­ta­rios estan­da­ri­zan la rea­li­za­ción de una pla­ca torá­ci­ca a todos los y las pacien­tes que ingre­san con sín­to­mas de coro­na­vi­rus.

Este equi­po reco­pi­la­rá datos de radio­gra­fías torá­ci­cas y con el entre­na­mien­to de mode­los de inte­li­gen­cia arti­fi­cial a los datos reca­ba­dos, más la expe­rien­cia clí­ni­ca, la herra­mien­ta per­mi­ti­rá detec­tar de for­ma tem­pra­na la neu­mo­nía por COVID-19 en pacien­tes con sín­to­mas leves.

Igual­men­te, ayu­da­rá a la estra­ti­fi­ca­ción del ries­go de pacien­tes con sín­to­mas mode­ra­dos, y ayu­da­rá a iden­ti­fi­car a pacien­tes con mayor ries­go de evo­lu­ción a una con­di­ción gra­ve o crí­ti­ca.

Los datos serán total­men­te anó­ni­mos, de mane­ra que no se pue­da iden­ti­fi­car a quién per­te­ne­cen las radio­gra­fías, sino que la infor­ma­ción reca­ba­da hará refe­ren­cia úni­ca­men­te a aspec­tos clí­ni­cos.