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Wuhan, 13/01/2021 (El Pueblo en Línea) - Los médicos de Wuhan, capital de la provincia de Hubei, han desarrollado un modelo habilitado por la inteligencia artificial que puede diagnosticar a los pacientes con COVID-19 en función del sonido de sus pulmones.
Zeng Hesong, profesor del departamento de cardiología del Hospital Tongji de la Facultad de Medicina de Tongji, Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong y líder del equipo de investigación, dijo que al enviar datos sobre el sonido del corazón y los pulmones de los pacientes, el modelo tiene una tasa de éxito de más del 95% para determinar si los pacientes tienen COVID-19 y una tasa de éxito de más del 95% para diferenciar la gravedad de su enfermedad.
El modelo se basa en el sonido de los pulmones de 172 pacientes con COVID-19 recolectados en el hospital del 1 al 5 de abril y de 50 pacientes sin COVID-19 como grupo de control.
Después de enviar los datos, el modelo utilizó la inteligencia artificial para distinguir si algún paciente nuevo tiene COVID-19 y cuál es la gravedad de los síntomas, dijo.
El modelo tiene una gran importancia en el diagnóstico rápido y la intervención temprana de los pacientes con COVID-19, dijo, y añadió que el equipo de investigación está solicitando una patente para el modelo.
En comparación con los análisis de sangre y las pruebas de ácido nucleico, escuchar el sonido de los pulmones de un paciente es más fácil, más rápido y no invasivo, dijo.
"Planeamos construir el modelo en dispositivos portátiles que puedan registrar y analizar el sonido de los pulmones de los pacientes automáticamente", dijo. "Sin embargo, todavía carecemos de suficientes datos de pacientes para que el modelo sea más preciso".
Actualmente, el modelo tarda entre 20 y 30 minutos en diagnosticar a un paciente. El equipo apunta a la mitad del tiempo necesario para hacer el diagnóstico, dijo.
Está trabajando para obtener más datos de los pacientes con COVID-19 para mejorar el modelo, dijo.
"Cuando se recopilen suficientes sonidos pulmonares y cardíacos de pacientes asintomáticos, creemos que el modelo también se puede utilizar para encontrar pacientes asintomáticos", añadió.
(Web editor: 吴思萱, 赵健)