Con un algoritmo de inteligencia artificial buscan saber el daño pulmonar provocado por el COVID-19

La Clínica Universidad de Navarra colabora en un estudio multicéntrico internacional para crear un algoritmo de inteligencia artificial capaz de establecer la extensión del daño pulmonar provocado por el coronavirus y diferenciar una neumonía por COVID-19 de otra convencional.

Liderado por Siemens Healthineers, y junto a otros seis hospitales europeos y americanos, han iniciado este proyecto en el que, según informan en un comunicado, recogen y analizan los datos radiológicos obtenidos de tomografías computarizadas (TC) de tórax de pacientes sospechosos o positivos.

Al respecto, el codirector del Servicio de Radiología de la Clínica Universidad de Navarra, Gorka Bastarrika, apunta que "el estudio radiológico es de gran utilidad para realizar el diagnóstico y para evaluar las complicaciones". 

"Además, de nuestras observaciones preliminares también podemos deducir que puede ser útil para el seguimiento de los pacientes y para establecer la respuesta al tratamiento", reconoce. 

El software, facilitado por Siemens Healthineers y entrenado con estudios de TC proporcionados por los siete centros hospitalarios participantes, analiza de forma automática las exploraciones, segmenta el pulmón para diferenciar los lóbulos pulmonares y analiza el porcentaje de tejido pulmonar afectado. 

"La neumonía por coronavirus se caracteriza por una afectación tenue y difusa que suele predominar en la periferia de los pulmones. En la neumonía convencional se suele observar una consolidación que puede ocupar uno o más lóbulos pulmonares", aclara el especialista. 

La implementación de esta herramienta, una vez aprobada, va a tener un gran impacto en el diagnóstico de los pacientes, de manera que se podrá actuar con mayor rapidez ante posibles repuntes u oleadas del virus en el futuro, según la clínica, que indica que además, va a favorecer retomar la actividad y la atención al resto de pacientes de forma más segura.