CViCom UNAM - COVID-19

  • Herramienta de auxilio al diagnóstico médico del COVID-19
  • Desarrollado por académicos y alumnos de la UNAM
  • En colaboración con el Centro Médico Nacional “La Raza” IMSS
  • Coordinado por el Centro Virtual de Computacion UNAM

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Académicos y alumnos de la UNAM

Académicos y alumnos de la UNAM han desarrollado un sistema de cómputo para el auxilio al diagnóstico médico del COVID-19 a partir del análisis automatizado de imágenes médicas. El sistema complementa la información disponible para el personal médico con el fin de realizar diagnósticos de pacientes COVID-19. La iniciativa fue desarrollada en coordinación con el Centro Médico Nacional “La Raza” del IMSS. La propuesta hace uso de herramientas de visión computacional e inteligencia artificial para el análisis de imágenes de tomografía computarizada, similares a las que se utilizan en biología, astronomía y ciencias de la tierra.

Accesible vía Web

Este sistema es accesible vía Web, y utiliza técnicas de visión computacional e inteligencia artificial para analizar imágenes de tomografía computarizada correspondientes a cortes axiales del tórax. Los resultados se obtienen de forma inmediata y ayudan al médico a detectar la presencia de COVID-19 tomando en cuenta los datos clínicos del paciente.

Especialistas

El sistema está siendo utilizado y evaluado por médicos del Centro Médico Nacional “La Raza” del IMSS y su uso podría extenderse a todo el Sistema Nacional de Salud. En esta primera versión 1.0 del sistema el resultado es un porcentaje de probabilidad de que exista COVID-19.

Version 2.0

Estos resultados no representan un diagnóstico. Son hallazgos que el médico debe usar en combinación con los datos clínicos del paciente para emitir un diagnóstico, pero que facilitan la detección de la enfermedad con una mayor certeza y con gran rapidez. Esto permite a los médicos dar un tratamiento inmediato al paciente sin tener que esperar el resultado de pruebas moleculares que en ocasiones tardan varios días.


Cómo funciona la herramienta

Esta herramienta funciona con métodos de visión computacional y de aprendizaje profundo. Estos últimos consisten en redes neuronales computacionales que realizan millones de operaciones y que están programadas para ajustar sus parámetros por sí mismos con base en un entrenamiento intensivo con bancos de imágenes. Al final del entrenamiento la red habrá ajustado sus parámetros de forma óptima, se puede decir que habrá aprendido a realizar la tarea para la que fue entrenada. El sistema desarrollado ha mostrado una exactitud de 90%.



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Grupo de trabajo

El Dr. Boris Escalante Ramírez, Coordinador General del Centro Virtual de Computación de laUNAM y de este proyecto, refiere que el desarrollo del sistema fue dirigido por académicos de la Facultad de Ingeniería y del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, pero que sin lugar a dudas, el mérito principal es de los alumnos que intervinieron en el desarrollo y que provienen de diversos programas de estudio como son los Posgrados de Ciencia e Ingeniería de la Computación y de Ingeniería, así como de la carrera de Física Biomédica. Por otro lado, el proyecto contó con la invaluable asesoría de personal médico del Centro Médico Nacional “La Raza”, necesaria para desarrollar un sistema que sea útil para sector salud. El proyecto ha contado también con la participación de académicos de los Institutos de Física y Astronomía.