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Investigadores encuentran potencial sin explotar en las imágenes de rayos X de tórax mejoradas por IA para el diagnóstico de la COVID-19

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 09 Jun 2020
Los investigadores han sugerido que se debería usar la inteligencia artificial (IA) para expandir el papel de las imágenes de rayos X de tórax, mediante tomografía computarizada (TC), en el diagnóstico y la evaluación de la infección por coronavirus, de modo que pueda ser más que un medio de detección de signos de COVID-19 en los pulmones de un paciente.

Aunque la tomografía computarizada del tórax no es actualmente un método de rutina para diagnosticar la COVID-19 en pacientes, ha sido útil para excluir otras posibles causas de síntomas similares a la COVID, confirmando un diagnóstico realizado por otro medio o proporcionando datos críticos para monitorizar el progreso de un paciente en casos severos de la enfermedad. Sin embargo, según su estudio, los investigadores de la Universidad John Hopkins (Baltimore, MD, EUA) creen que esto no es suficiente, alegando que existe un “potencial sin explotar” para mejorar las imágenes realzadas con IA. Según los investigadores, “el poder de la IA para generar modelos a partir de grandes volúmenes de información (fusionando datos moleculares, clínicos, epidemiológicos y de imágenes) puede acelerar las soluciones para detectar, contener y tratar la COVID-19”.

Ilustración
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Los investigadores de Johns Hopkins Medicine han sugerido que la IA se puede usar para la estratificación del riesgo, el proceso de categorizar a los pacientes según el tipo de atención que reciben con base en el curso previsto de su infección por COVID-19. La tecnología también se puede utilizar para monitorizar el tratamiento y definir la efectividad de los agentes utilizados para combatir la enfermedad, así como para modelar cómo se comporta la COVID-19, de modo que se puedan desarrollar, ensayar y desplegar nuevas terapias personalizadas. Los investigadores han propuesto que, “la IA puede ayudar a identificar los marcadores inmunológicos más asociados con un curso clínico deficiente, lo que puede generar nuevos objetivos para los medicamentos que dirigirán al sistema inmune contra el virus SARS-CoV-2, que causa la COVID-19”.

Enlace relacionado:
Universidad John Hopkins


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