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Aprender a diferenciar una neumonía por Covid-19 de una convencional es una de las prioridades para los profesionales sanitarios. Por eso, la Clínica Universidad de Navarra (CUN) colabora en un estudio multicéntrico internacional liderado por Siemens Healthineers para crear un algoritmo de inteligencia artificial (IA). La idea es que este algoritmo sea capaz de establecer la extensión del daño pulmonar provocado por el coronavirus.
Además de la CUN, en el estudio participan otros seis hospitales europeos y americanos. Todos ellos están recogiendo y analizando los datos radiológicos obtenidos de tomografías computarizadas (TC) de tórax de pacientes sospechosos o positivos de Covid-19.
Dr. Bastarrika: “Esta investigación es de gran utilidad para realizar el diagnóstico y para evaluar las complicaciones”
El codirector del Servicio de Radiología de la CUN, el Dr. Gorka Bastarrika, detalla que esta investigación “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”.
El software que están utilizando está entrenado con estudios de TC proporcionados por los siete centros hospitalarios participantes. Así, la tecnología proporcionada por Siemens analiza de manera automática las exploraciones, segmenta el pulmón para diferenciar los lóbulos pulmonares y analiza el porcentaje de tejido pulmonar afectado.
Una de las principales características de la neumonía por Covid-19 es “una afectación tenue y difusa que suele predominar en la periferia de los pulmones
Una de las principales características de la neumonía por Covid-19 es “una afectación tenue y difusa que suele predominar en la periferia de los pulmones. En cambio, “en la neumonía convencional se suele observar una consolidación que puede ocupar uno o más lóbulos pulmonares”, aclara el Dr. Bastarrika.
Una vez que se apruebe esta herramienta, su implementación tendrá un gran impacto en el diagnóstico de los pacientes. De hecho, los especialistas aseguran que se podrá actuar con mayor rapidez ante posibles repuntes u oleadas del virus en el futuro. Además, ayudará a retomar la actividad y la atención al resto de pacientes de forma más segura.
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