El investigador del Departamento de Ingeniería de Computadores de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche, Vicente Galiano, dirige el proyecto “Servicio Web de Detección de COVID-19 mediante Inteligencia Artificial (IA) en radiografías de pecho”. Uno de los campos de acción de esta iniciativa es el de la detección del virus en radiografías de pecho realizadas en centros hospitalarios. De este modo, a partir de una imagen de la radiografía de un paciente, el sistema es capaz de predecir la probabilidad de que el paciente tenga el coronavirus, una neumonía o bien se encuentre en un estado saludable.
Según el profesor de la UMH Vicente Galiano, el proceso de entrenamiento de una red neuronal es clave y la calidad de su diagnóstico depende, en gran medida, de la calidad de los datos. Consciente de la importancia de la calidad de imágenes médicas, el Banco de Imagen Biomédica de la Comunidad Valenciana (BIMCV) lidera un proyecto de recolección y etiquetado de este tipo de imágenes. Sin embargo, los sistemas de inteligencia desarrollados por estos grupos utilizan lenguajes e interfaces ajenos y complejos para el personal sanitario o para el público en general.
Inteligencia artificial para avanzar en salud
En este sentido, el proyecto que dirige el investigador de la UMH persigue dos objetivos. Por un lado, trata de acercar los avances de este tipo de herramientas al personal sanitario y al público en general. De este modo, mediante el registro en la web http://covid.umh.es, el usuario puede subir imágenes de la radiografía y lanzar el sistema de inteligencia artificial sobre un clúster de altas prestaciones para obtener una predicción de la probabilidad de coronavirus.
El cluster de altas prestaciones ha sido financiado mediante un proyecto del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, bajo el contrato RTI2018-098156-B-C54 y en parte cofinanciado por fondos FEDER funds (MINECO/FEDER/UE).
Gracias a este sistema, cualquier usuario puede experimentar la potencia de la inteligencia artificial, aplicada a la detección del virus en radiografías sin conocimientos de programación o de redes neuronales. El segundo objetivo que persigue este sistema desarrollado por el investigador de la UMH Vicente Galiano es recoger más imágenes para poder emplearlas en el entrenamiento de las redes neuronales. De este modo, cuando un usuario sube una radiografía, el sistema le puede indicar parámetros como el sexo, la edad, la temperatura, el oxígeno en sangre, etc. y alimenta la imagen subida de datos relacionados.
El sistema entrena a medida que analiza radiografías
Además, cuando el usuario recibe una predicción del sistema IA, puede clasificar esta predicción como correcta o errónea, lo que permite mejorar en futuros entrenamientos las predicciones de la red neuronal. En un último término, una persona especializada como un radiólogo debería validar las imágenes subidas por los usuarios y las clasificaciones de las predicciones relacionadas para futuros entrenamientos de las redes neuronales y mejora de la calidad del banco de imágenes.
La Inteligencia Artificial mediante el uso de redes neuronales profundas se ha confirmado como una herramienta útil y necesaria en muchos aspectos de la sociedad contemporánea. Debido a la actual pandemia, múltiples grupos de investigadores de todo el mundo trabajan en aprovechar los beneficios de la IA en la lucha contra el virus. Este servicio Web agrupa y utiliza iniciativas de este tipo como COVID-Net Open Source (https://github.com/lindawangg/COVID-Net) que se encuentra en desarrollo continuo y proporciona diversos modelos de redes preentrenadas.
