Investigadores del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) y del Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), se encuentran trabajando en un sistema de diagnóstico rápido y barato del Covid-19 basado en inteligencia artificial.

El doctor Eduardo Morales, investigador del INAOE, indicó que el diagnóstico de Covid-19 general, consiste en tomar una muestra de la garganta o de la nariz del paciente y someterlo a un procedimiento llamado PCR (por sus siglas en inglés) que busca localizar el material genético del virus en las muestras.

El investigador comentó que el método general es un proceso tardado, costoso, que requiere equipo especial y existe la posibilidad de desabasto de insumos para poder realizarlo, por lo que buscan encontrar otra manera de realizar pruebas efectivas para su detección oportuna.

El Dr. Mariano Rivera, investigador del CIMAT, comentó que el sistema en el que están trabajando procesa una imagen de rayos X, obtiene características automáticamente de las imágenes usando técnicas de aprendizaje de máquina y produce un diagnóstico.

Detalló que el proyecto fue evaluado con una base de datos de dos mil 576 imágenes de pacientes normales, con neumonía bacterial, viral y fúngica, y con neumonía causada por Covid-19, por lo que pueden diagnosticar correctamente a pacientes con este padecimiento.

Resaltó que es más barato y la prueba descarta rápidamente casos negativos y se puede usar para dar seguimiento de la enfermedad en pacientes viendo su progresión en rayos X a lo largo del tiempo.

Es importante resaltar que la idea del sistema es que sirva solo de apoyo para el diagnóstico a radiólogos y les ayude a reducir el tiempo empleado en el examen de las imágenes.

Indicaron que se ha tenido contacto con diversas instituciones para validar el sistema y ponerlo a la disposición de hospitales, incluyendo al Conacyt, los gobiernos de los estados de Guanajuato, Nuevo León y Puebla y el Instituto Mexicano del Seguro Social.