Así lo anunció este jueves la institución académica a través de un comunicado en el que agregó que su investigación parte de la base de que la imagen radiológica permite diferenciar con gran precisión una neumonía provocada por el coronavirus de otros tipos de neumonía.

Los jóvenes utilizan un algoritmo de aprendizaje e inferencia usando redes neuronales convolucionales y que resulta “muy eficaz para el análisis de imagen” porque, según sus impulsores, es capaz de extraer información “con varios niveles de detalle, en función del tamaño y resolución de los ficheros de entrada”.

El modelo ha sido entrenado con cuatro categorías de radiografías, las correspondientes a pacientes con neumonía atribuida a coronavirus, con neumonías víricas y bacterianas y con ambos pulmones sanos; asimismo existe una cuarta categoría donde encajan las imágenes fallidas.

Los dos estudiantes de Ingeniería de la Universidad Europea garantizan que las casi 8.000 radiografías que han utilizado en el entrenamiento han sido verificadas, ya que proceden de la Universidad de Ottawa, del Centro Nacional de Radiología Intensivista de Italia, de las bases de datos que están utilizando los profesionales sanitarios durante la pandemia y de un médico español que ha compartido decenas de radiografías online.

Grillo y Balbás aseguran que la suya no es una herramienta de diagnóstico, sino de “apoyo” al médico para que este pueda realizar “mejores diagnósticos” ya que el modelo de inteligencia artificial permite “dar la voz de alarma y ayudar al personal sanitario que no tenga a su disposición PCR o test rápidos de detección del coronavirus, o bien dude sobre la primera impresión clínica de un paciente con neumonía”.

Por eso han publicado su modelo en una web abierta a todos los profesionales, www.coronavirusxray.com o www.covid19xray.com, a quienes invitan a compartir sus radiografías para seguir “perfeccionando” la herramienta y defienden que el feedback, “de momento, está siendo más que positivo”.

En este sentido, para el director de Machine Learning Salud de la Universidad Europea, Juanjo Beunza, los estudiantes, con el asesoramiento del profesor Fernando Martín de Pablo, han demostrado no solo utilizar herramientas modernas con fines sanitarios y dar así respuesta a problemas actuales, sino que también han sabido desplegar el algoritmo en una página web gratuita y darle visibilidad, por lo que son “un buen modelo para los alumnos”.