Avanza en UCLV desarrollo de software para el diagnóstico temprano de Covid-19

Publicado por Joven Club en

En los últimos meses la Dr. C. Marlen Pérez Díaz no ha descansado en su afán de ayudar al diagnóstico de Covid-19 a partir de Rayos X de tórax. La investigadora y profesora del Departamento de Control Automático de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas dirige este proyecto que busca soluciones desde la ciencia ante la emergencia sanitaria, en unión a los investigadores Dr. C. Rubén Orozco, Dr. C. José Daniel López e Ing. Jorge Armando Portal. Durante varios años Marlen, especialista en Física Médica, se ha integrado al Departamento de Control Automático y ha buscado junto a otros profesores, qué áreas de la biomédica necesitan de procesos de automatización para su desempeño. A partir de esta premisa en la UCLV se ha trabajado en el desarrollo de sistemas automatizados de ayuda al diagnóstico médico. “Junto a las carreras de Telecomunicaciones y de la facultad de MFC, así como con el apoyo de radiólogos y especialistas de la imagenología en la provincia, tenemos resultados concretos en la detección de lesiones de mama con sistemas automatizados. En el 2019 incorporamos en el proyecto una fase con inteligencia artificial para definir si las lesiones indelicadas son benignas o malignas”-expresa Pérez Díaz.
Con esta experiencia el equipo de investigadores de la UCLV también trabajó en el desarrollo de un sistema para diagnosticar nódulos pulmonares. Al iniciar el enfrentamiento a la Covid-19 en el país, el gobierno cubano solicitó el aporte de la comunidad científica para combatir la pandemia. “A partir de la convocatoria a participar en la búsqueda de soluciones ante la situación sanitaria, comenzamos a trabajar en un software que, mediante la información de imágenes radiológicas tomadas, posibilita el diagnóstico del nuevo coronavirus o cualquier otra neumonía viral o bacteriana”-destaca la profesora Marlen. Según la investigadora la exactitud de análisis de rayos X por un especialista es del 60 %. “Sin embargo, cuando integras a eso, un sistema que emplea redes neuronales de aprendizaje profundo pre-entrenadas que examina los rayos X, pues la efectividad aumenta al 80 % y resulta mucho más fácil en el diagóstico”. Este trabajo investigativo realizado por la Dr. C. Marlen Pérez Díaz y otros profesores de UCLV, se integra a un macro proyecto nacional donde participan cuatro centros hospitalarios de La Habana, dos de Villa Clara, la Universidad de la Habana y el Centro de Neurociencias de Cuba. “Trabajamos también usando modelos pre-entrenados y su combinaciòn. El ajuste de la data de entrada para lograr la clasificación correcta se hace sobre la base del procesamiento digital de imágenes, implementando varias ideas propias. Además, las etapas de entrenamiento, validación y prueba, se hace incluyendo los datos nacionales. La idea es manejar adecuadamente al paciente presunto Covid, así como a pacientes no Covid con IRA graves. Es una herramienta para implementar en hospitales q luego puede entrenarse para otras patologías”-subraya Marlen Pérez. El proyecto posibilita un apoyo al diagnóstico temprano y por tanto ganar tiempo en el manejo del paciente. También contribuye a la ética de la profesión, durante la etapa de investigación, pues se anonimiza la data para su publicación y la producción de este software cubano evita el gasto de recursos financieros en la compra de un programa similar extranjero.
De esta forma profesores y científicos de la UCLV continúan las labores para integrar sus conocimientos en un sistema automatizado que permite la detección temprana de pacientes con Covid-19 así como otras IRA.

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