Los investigadores del CITIC Marcos Ortega y Jorge Novo presentaron recientemente al Servicio de Radiología del Complejo Hospitalario Universitario de A Coruña (CHUAC) sus avances alcanzados en materia de sistemas automáticos de apoyo al diagnóstico de COVID-19 basados en imagen radiológica mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial como el aprendizaje profundo. Esta herramienta es capaz de distinguir entre individuos sin sintomatología, pacientes con sintomatología compatible con neumonía u otras afectaciones pulmonares y aquellos cuya sintomatología específica es compatible con COVID-19.

Los desarrollos realizados permiten obtener resultados muy fiables incluso en imágenes de baja calidad provenientes de dispositivos de radiografía portátiles, lo que aumenta la utilidad del sistema al ser ideal para utilizar en servicios de urgencia, cribados o incluso en UCI, escenarios donde la movilidad reducida y la necesidad de inmediatez en la toma de decisiones son aspectos clave en el diagnóstico y seguimiento del paciente.

En la reunión se aprovechó además para avanzar en las vías de colaboración establecidas entre los investigadores del CITIC y del CHUAC. Asimismo, se ha comenzado ya con la planificación de la implantación de la solución de apoyo al diagnóstico en los sistemas del hospital de cara a mejorar la capacidad de respuesta y seguimiento ante posibles situaciones de emergencia en relación con la crisis del COVID-19.

La herramienta ya está disponible para uso de manera online en xray4covid.citic.udc.es. Cabe destacar que, a diferencia de muchas iniciativas similares, integra métodos específicamente entrenados para imágenes de dispositivos portátiles. Además, dichos desarrollos han sido validados bajo la colaboración de especialistas del servicio de radiología del CHUAC.

Los resultados preliminares de los desarrollos realizados se pueden consultar en:

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.01.20087254v1

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.06.18.20134593v1