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Radiólogos de la UANL crean algoritmo que detecta COVID-19

El estudio se centra en los pacientes que tienen los síntomas del nuevo coronavirus y que potencialmente son más vulnerables de padecer complicaciones respiratorias

 

 


La Sociedad de Radiología de Norteamérica (RSNA) de Estados Unidos mostro interés en la plataforma creada en el Hospital Universitario para estandarizar la detección del COVID-19 en los pacientes más vulnerables y cuya salud podría complicarse.

 

 

Funciona como el Waze: entre más radiografías ingresen al mapa de los daños pulmonares de los pacientes que se agravan, el software se vuelve más preciso en las detecciones.

 

El estudio se centra en los pacientes que tienen los síntomas del COVID-19 y que potencialmente son más vulnerables de padecer complicaciones respiratorias, ya sea con suministro de oxígeno o intubados.

 

El algoritmo se encarga de determinar con una radiografía de tórax quién podría ver complicada su salud.

 

El grupo de radiología del Hospital Universitario "José Eleuterio González" es el representante mexicano ante la Sociedad de Radiología de Norteamérica (RSNA) de Estados Unidos.

 

Esta asociación convocó en 2019 a radiólogos y centros de investigación a desarrollar la inteligencia artificial de radiología en la detección más precisa de las neumonías.

 

El grupo encabezado por el doctor Guillermo Elizondo, director de radiología del HU, trabaja desde el año pasado en su propia plataforma y algoritmo.

 

Pero desde, el pasado mes de enero en que iban aprendiendo del avance de la pandemia del virus SARS-CoV -2 aún en China acordaron incluir la presencia del COVID-19 en los estudios radiológicos.

 

Fue así como desarrollaron una plataforma que contiene un algoritmo que se va nutriendo de radiografías de pacientes con neumonía, y ahora también con COVID-19.

 


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