El sistema complementa la información disponible para el personal médico, con el fin de realizar diagnósticos de pacientes Covid-19/Fue desarrollado por académicos y estudiantes, en colaboración con el Centro Médico Nacional “La Raza”, del IMSS.

CIUDAD DE MÉXICO, 5 de mayo del 2020.- Personal académico y estudiantes de la UNAM desarrollaron un sistema de cómputo auxiliar en el diagnóstico médico de Covid-19, a partir del análisis automatizado de imágenes médicas.

Es accesible vía web y utiliza técnicas de visión computacional e inteligencia artificial para analizar imágenes de tomografía computarizada, correspondientes a cortes axiales del tórax.

Los resultados se obtienen de forma inmediata y ayudan al médico a detectar la presencia de Covid-19, al tomar en cuenta los datos clínicos del paciente.

El sistema está siendo utilizado y evaluado por médicos del Centro Médico Nacional “La Raza” del IMSS, y su uso podría extenderse a todo el sistema nacional de salud.

En esta primera versión 1.0 del sistema, el resultado es un porcentaje de probabilidad de que exista Covid-19 y ha mostrado al momento un 90 por ciento de eficacia. Está disponible en la página http://www.imagensalud.unam.mx/

La versión 2.0 agregará una función al sistema, que consistirá en mostrar la localización de las lesiones características de esta enfermedad sobre la misma imagen. Este resultado ayudará al médico a evaluar el pronóstico y avance de la enfermedad.

Si bien estos resultados no representan un diagnóstico por sí mismos, permiten al personal médico, en combinación con los datos clínicos del paciente, detectar la enfermedad con mayor certeza y rapidez.

Esto a su vez hace factible dar un tratamiento inmediato sin tener que esperar el resultado de pruebas moleculares, que en ocasiones tardan varios días. La herramienta funciona con métodos de visión computacional y de aprendizaje profundo.

Estos últimos consisten en redes neuronales computacionales que realizan millones de operaciones y que están programadas para ajustar sus parámetros por sí mismas, con base en un entrenamiento intensivo con bancos de imágenes.

Al final del entrenamiento, la red habrá ajustado sus parámetros de forma óptima y se puede decir que habrá aprendido a realizar la tarea para la que fue entrenada.

El sistema desarrollado ha mostrado hasta ahora una exactitud de 90 por ciento. Para alcanzar este nivel de desempeño se desarrollaron varios modelos y prototipos de manera paralela y tras pruebas intensivas se escogieron los métodos más robustos.

Boris Escalante Ramírez, coordinador general del Centro Virtual de Computación de la UNAM, y de este proyecto, informó que el desarrollo del sistema fue dirigido por académicos de la Facultad de Ingeniería y del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas, pero el mérito principal es de los alumnos que intervinieron en el desarrollo y que provienen de diversos programas de estudio, como los posgrados de Ciencia e Ingeniería de la Computación y de Ingeniería, así como de la carrera de Física Biomédica.

El proyecto contó con la asesoría de personal médico del Centro Médico Nacional “La Raza”, necesaria para desarrollar un sistema que sea útil para sector salud. También participaron académicos de los Institutos de Física y Astronomía.

Crea UNAM prototipo de hisopo para prueba

Por otra parte, el Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología (ICAT) de la UNAM diseñó un prototipo de hisopo y su frasco transportador para la toma de muestras de diagnóstico de Covid-19, a través de una prueba de PCR; esta herramienta ha sido desarrollada por el equipo de Insumos e Instrumentación de esta casa de estudios para atender la emergencia sanitaria.

El Grupo de Dispositivos Biomédicos, a cargo de Celia Sánchez, y con la colaboración de estudiantes, diseñó un hisopo hecho con material biocompatible y biodegradable, lo que aporta mayor seguridad al personal de salud durante la toma de muestras.

El material seleccionado disminuye el impacto al medio ambiente tras el confinamiento de los desechos después del tratamiento de sanitización, proceso obligatorio en la reglamentación de salud.

Los hisopos, producidos de manera sencilla con impresión 3D, representan una alternativa con posibilidad de fabricación en México, por lo que su uso en hospitales de todo el país podría ser accesible y rápido. El prototipo no pretende replicar los modelos existentes.

Esta innovación universitaria busca mitigar la falta de este insumo básico en la prueba de detección de Covid-19, propiciada por la excesiva demanda a nivel global y la restricción en su comercialización por parte de compañías internacionales.

El hisopo está en fase de validación tecnológica y se prueba en diversos hospitales públicos y laboratorios, tanto de la UNAM como externos; se espera que en corto plazo se tengan los resultados que confirmen su viabilidad.

Una vez aprobado, se pasaría a una etapa de producción masiva, en colaboración con empresas de impresión 3D, lo que facilitaría la realización de un mayor número de pruebas para detectar a personas infectadas con el virus SARS-CoV-2.

El prototipado por impresión 3D se ha convertido en una herramienta útil en el diseño y fabricación rápida de insumos en diversas industrias, además de ofrecer la posibilidad de utilizar materiales plásticos con diferentes características, por lo que resulta una propuesta innovadora con posibilidades de aplicación en industrias como la alimentaria y de sanidad.

Con este desarrollo, una vez más la Universidad Nacional Autónoma de México pone sus capacidades al servicio de la sociedad y de la población; en este caso para proponer soluciones a los retos de la pandemia.

Consulta aquí la publicación original de la UNAM:

https://www.dgcs.unam.mx/boletin/bdboletin/2020_401.html