Es increíble como los años de desarrollo científico nos han permitido afrontar esta pandemia de una forma que nuestros antepasados no pudieron. Este conocimiento nos ha ayudado, incluso en el poco tiempo que llevamos enfrentándonos al SARS-CoV-2, a desarrollar tratamientos y vacunas para combatirlo. Y así, poco a poco, surgen alternativas que nos conducirán hacia el final de la pandemia.

Rayos X y tomografías

Al inicio, la PCR era la técnica predominante para identificar e ingresar pacientes con Covid-19. Sin embargo, era obvio que para algunas regiones geográficas el acceso a las pruebas era limitado. Los países de altos ingresos han podido ampliar sus pruebas de COVID a un gran costo, pero en algunos países de ingresos bajos y medianos, como Pakistán, Sri Lanka, India y muchos países africanos, el personal de salud no ha podido seguir el ritmo.

Debido a eso, y a otros inconvenientes como el tiempo que tarda realizar una PCR, un equipo de investigadores se propuso encontrar una alternativa rápida y confiable. Para ello, se agenciaron de equipos hospitalarios comúnmente disponibles: máquinas de rayos X y tomógrafos.

Por supuesto que en una radiografía no se observa el virus, pero los especialistas sí pueden encontrar marcadores visuales de una infección por Covid-19.

Las investigaciones al principio de la pandemia encontraron que aparecían anomalías en las imágenes de radiografía de tórax de pacientes con el virus. Por ello, la OMS recomendó el uso de radiografías para diagnosticar COVID cuando no se dispone de pruebas de PCR.

Pero no es algo tan fácil. Para usar los rayos X y tomografías, es necesario descifrar con mucho cuidado las imágenes del tórax, por que los indicadores de la enfermedad son difíciles de hallar. Y es aquí dónde el trabajo de Naeem Ramsan y su equipo es particularmente relevante. Ellos diseñaron un programa de inteligencia artificial para acelerar el diagnóstico y permitir que los radiólogos continúen con su trabajo.

Diagnóstico rápido

El programa se basa en una deep convolutional neural network (red neuronal convolucional profunda), un algoritmo que se usa para analizar imágenes. Este tipo de algoritmos selecciona las características clave de las imágenes y clasifica aquellas que tienen similitudes y diferencias.

Tras las diversas pruebas realizadas, el programa acertó el 98,04% de las veces.

El siguiente paso fue desarrollar una aplicación para que ejecute el programa en lugares donde podría marcar la diferencia. La aplicación diseñada no requiere mucha memoria de computadora o energía para ejecutarse, por lo que se puede instalar en PC y portátiles normales.

Además, no necesita un equipo adicional. Las radiografías de los pacientes solo tienen que cargarse en la aplicación a través de USB o la web, y luego el algoritmo analiza la imagen y devuelve un resultado que indica si es Covid positivo o no.

La aplicación no va a reemplazar a la PCR pero su utilidad es innegable. No solo permitirá detectar casos de Covid grave muy rápido, sino también el diagnóstico en países de bajos ingresos y áreas remotas donde la PCR no está disponible.