La pandemia provocada por el coronavirus ha sido uno de los eventos más extraordinarios del 2020, el cual ha trastocado la manera en como los seres humanos vivimos y actuamos, y esto aplica para todo el planeta. Nadie se ha salvado del covid-19 y desde luego, un número enorme de científicos están ayudando a encontrar solución a la epidemia, quien ya ha matado a varios miles de personas.
La iniciativa de la UNAM
En la UNAM tenemos el 50% de toda la investigación que se hace en el país, y no se ha quedado atrás en la búsqueda de soluciones para terminar con el covid-19.
Por ejemplo, acaba de crearse un sistema de pruebas auxiliar para diagnosticar la presencia de covid-19. El sistema complementa de alguna manera la información disponible que los médicos tienen, lo que ayuda a diagnosticar si un paciente ha contraído el virus.
Fue un desarrollo de estudiantes y académicos, junto con la colaboración del Centro Médico Nacional «La Raza», del IMSS. El sistema usa herramientas de visión por computadora e inteligencia artificial para el análisis de imágenes de tomografía computarizada, usando para ello cortes axiales del tórax del paciente.
La virtud del sistema es que se obtienen resultados inmediatos, lo que puede ayudar a los médicos a detectar la presencia de covid-19 de manerta más ágil. Por el momento, se está usando y evaluando por médicos de «La Raza», del IMSS, y podría extenderse su uso a todo el sistema de salud nacional.
¿Qué hace la versión 1.0?
En esta primera versión, la 1.0, el resultado que entrega el sistema es un porcentaje de probabilidad de que exista covid-19 en un paciente. Hoy las evaluaciones coinciden en que se tiene un 90% de eficiencia en los resultados que arroja. El sistema está diseñado para ser usados por médicos y se requiere de registrarse en la página correspondiente, lo cual puede hacerse de forma fácil y rápida.
Hay que decir que los resultados no representan ningún diagnóstico por sí mismos, sino que son un auxiliar para que los médicos piuedan tener más información de un paciente, que aunado a su historia clínica, se pueda detectar con más celeridad y certeza la enfermedad, en caso de existir.
La ventaja de esto es que no hay que esperar otro tipo de pruebas, que muchas veces tardan algunos días y aquí el tiempo es un elemento crítico. El sistema creado en la UNAM usa una red neuronal de aprendizaje profundo, además de un sistema de visión por computadora. El software se ha entrenado usando bancos de datos especializados en el tema.
Boris Escalante Ramírez, coordinador general del Centro Virtual de Computación de la UNAM, indicó que el proyecto fue desarrollado por académicos de la Facultad de Ingeniería y del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas (IIMAS).
El mayor mérito corresponde a los alumnos que contribuyeron al sistema y que provienen de diversos planes de estudios, como los posgrados en Ciencias e Ingeniería de la Computación, así como los de la carrera de Física Biomédica. También se tuvo la asesoría del personal médico del Centro Médico Nacional «La Raza», del IMSS y de los académicos de los institutos de Física y Astronomía de la UNAM.
Esta es el grupo completo de trabajo:
Supervisión de investigación y desarrollo
- Dr. Boris Escalante Ramírez Tutor PCIC
- Dra. Jimena Olveres Montiel Tutora PCIC
- Dr. Fernando Arámbula Cosío Tutor PCIC
- Dr. Gibrán Fuentes Pineda Tutor PCIC
Investigación y desarrollo
- M. en I José Carlos Moreno Tagle Exalumno PCIC
- Fis. Steve Alejandro Avendaño García Alumno Fisica Medica
- Dr. Fabián Torres Robles Posdoc CVICOM
- Ing. Rodrigo Ramos Díaz Alumno Posgrado Ingenieria
- M. en C. e I. Leonardo Ledesma Domínguez Alumno PCIC
- Dr. Jorge Luis Pérez González Investigador IIMAS
- M.I. Erik Carbajal Degante Alumno PCIC
- M.I. Vivian Paola Triana Galeano Alumna Posgrado Ingenieria
- M.C. Haydee Olinca Hernández Ávila Alumna PCIC
Servicios y visualización web
- M. en C. e I. Cinthia Rodríguez Maya Exalumna PCIC
- M. en C. e I. Leonardo Ledesma Domínguez Alumno PCIC
