Mejorar el diagnóstico de la Covid-19 para frenar posibles rebrotes y contener la propagación del SARS-CoV-2 es el objetivo del proyecto desarrollado por los investigadores del Centro de Investigación TIC (Citic) de la Universidade da Coruña (UDC) Marcos Ortega y Jorge Novo. Ambos científicos coruñeses trabajan con sistemas automáticos de apoyo para la detección de la enfermedad causada por ese coronavirus, basados en imágenes radiológicas mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial como el aprendizaje profundo ( deep learning). Su propuesta ha sido presentada al Servizo de Radioloxía del Complexo Hospitalario Universitario da Coruña (Chuac), cuyos profesionales pueden acceder ya a la herramienta creada por Novo y Ortega a través de un enlace web.

"Nuestro grupo tiene experiencia de años en el desarrollo de sistemas de apoyo al diagnóstico mediante el análisis de señales, datos de pacientes, imágenes médicas, etc. Utilizamos tanto técnicas avanzadas de proceso de imagen como inteligencia artificial. Una de nuestras ramas de acción es la biomedicina. Hemos trabajado en áreas como la oncología; yo, concretamente, en cáncer de pulmón", apunta Jorge Novo.

Este investigador del Citic coruñés reconoce que nunca antes habían trabajado en placas de tórax, pero "todo se aceleró con la pandemia". "Teníamos un conocimiento y un cierto bagaje ya en el empleo de técnicas de aprendizaje profundo ( deep learning), la vanguardia, ahora mismo, en inteligencia artificial. Y al estallar la pandemia y tener que confinarnos en nuestras casas, empezamos a plantearnos qué podíamos aportar nosotros para tratar de mejorar la situación. Constatamos -sobre todo, al principio- que había un cierto desabastecimiento para realizar pruebas PCR, no estaban disponibles para todo el mundo, lo que hacía necesario recurrir a otros para abastecerse. Así fue cómo decidimos ponernos manos a la obra para desarrollar sistemas alternativos y complementarios de cribado poblacional", señala el investigador del Citic, quien reconoce que empezaron a trabajar "un poco a ciegas". "No sabíamos si la Covid-19 era una neumonía como tal o si tenía algunas características particulares. Para desarrollar nuestra herramienta necesitábamos placas de pacientes con esa enfermedad nueva y desconocida. Ese fue uno de los mayores problemas con el que nos encontramos porque, en plena pandemia, los centros de salud tenían una carga asistencial bastante considerable. Fue entonces cuando se estableció la colaboración con los compañeros del Chuac", indica.

La herramienta desarrollada por los investigadores coruñeses es capaz de distinguir entre pacientes asintomáticos, con síntomas compatibles con neumonía u otras afecciones pulmonares y aquellos que tienen solo síntomas específicos y compatibles con el Covid-19. "El sistema se ha desarrollado a dos niveles (redes neuronales): un primer nivel capaz de identificar el escenario patológico, es decir, Covid-19 o cualquier dolencia pulmonar con indicios similares a la enfermedad causada por el SARS-CoV-2; y otro específico que distingue el Covid-19. Nuestra herramienta combina la información de los dos para ayudar a obtener un diagnóstico más preciso", detalla Jorge Novo, quien recuerda que esos sistemas "se han desarrollado en apenas cuatro meses", de ahí que la idea sea "ir perfeccionando la herramienta en los próximos meses". "No es un proyecto cerrado. A medida que dispongamos de nuevos datos, lo vamos a ir mejorando. Ya tenemos un conjunto bastante decente , pero la idea es ir afinando. En inteligencia artificial, como en cualquier otra disciplina, cuantos más datos tienes, más generalizables son los resultados", destaca.

El sistema creado por los investigadores del Citic permite obtener resultados muy fiables también en imágenes de baja calidad procedentes de dispositivos de radiografía portátiles. "Esto aumenta enormemente su utilidad, al ser ideal para utilizar en servicios de urgencia, cribados o hasta en la UCI, escenarios donde la movilidad reducida y la necesidad de inmediatez en la toma de decisiones son aspectos clave en el diagnóstico y seguimiento de los pacientes", apunta Jorge Novo.

Los investigadores del Citic y los profesionales del Servicio de Radioloxía del Chuac han empezado a planificar ya la implantación de esta solución de apoyo al diagnóstico en los sistemas del hospital de cara a mejorar la capacidad de respuesta y seguimiento ante posibles situaciones de urgencia en relación con la crisis del Covid-19. "Hemos puesto en marcha una plataforma web y nos reunimos con los profesionales del Chuac para explicarles al detalle el funcionamiento de la herramienta. La idea es que la tengan a su disposición, de manera que cada vez que tengan una placa de un paciente, puedan entrar en la aplicación y procesarla. No tienen más que subir la imagen a la plataforma, darle a procesar y ya obtendrían la información", apunta Jorge Novo, quien avanza que la "idea es continuar con esa colaboración", con "nuevas imágenes que puedan ir puliendo los sistemas y haciéndolos más robustos para que los puedan seguir utilizando".