Ultrasonidos e inteligencia artificial en un nuevo ecógrafo pulmonar para el diagnóstico y seguimiento de la covid-19

Ultrasonidos e inteligencia artificial en un nuevo ecógrafo pulmonar para el diagnóstico y seguimiento de la covid-19

◼ Combina tecnología de ultrasonidos con procesamiento de  imagen e inteligencia artificial para detectar y cuantificar los  signos típicos de la neumonía causada por el SARS-CoV-2 

◼ De fácil desinfección y transporte, guía al sanitario en la  realización de la prueba y le ayuda a interpretar los resultados 

Interfaz de usuario del ecógrafo pulmonar Ultracov. /César Hernández 

El Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) ha desarrollado un ecógrafo  pulmonar para la detección y seguimiento de la covid-19. El prototipo, realizado en  colaboración con la empresa española DASEL y la Universidad Complutense de Madrid  (UCM), combina tecnología de ultrasonidos con procesamiento de imagen e inteligencia artificial. Transmite la experiencia del médico experto a los algoritmos, de forma que va  guiando al sanitario en la realización de la ecografía pulmonar y le ayuda a interpretar  los resultados. Esta tecnología supone una alternativa a otras pruebas de diagnóstico de  imagen, como la radiografía o el TAC. 

“La ecografía de pulmón es relativamente compleja y tiene que evaluar todo el tórax,  por tanto, lleva bastante tiempo. La idea principal de Ultracov es simplificar al máximo  el procedimiento, hacerlo más rápido y más eficiente, para que esté al alcance de más  profesionales y en más sectores asistenciales, como en atención primaria y domiciliaria  o en residencias”, explica el investigador del CSIC Jorge Camacho, del Instituto de  Tecnologías Físicas y de la Información Leonardo Torres Quevedo. 

Para evaluar el pulmón es necesario registrar hasta 12 regiones en la parte anterior,  lateral y posterior del tórax. Un primer algoritmo analiza en tiempo real las imágenes  para saber si la sonda está bien colocada en la región correspondiente y si la imagen es  válida. Una vez que lo confirma, guarda de forma automática un video, que es procesado  por un segundo algoritmo de ayuda al diagnóstico, capaz de detectar y cuantificar los  signos característicos de la neumonía causada por la covid-19. Finalmente, con los  hallazgos de las 12 regiones, se calcula una puntuación que mide el grado de afectación  del pulmón y se genera un informe del examen. Este resultado da una imagen completa  de la intensidad con la que el coronavirus ha afectado a los pulmones del paciente. 

Con esta prueba, que puede repetirse las veces que sea necesaria, el personal médico  puede realizar un seguimiento del estado de los pulmones y ver si es necesario  intensificar el tratamiento.  

En el proyecto, que se encuentra en fase de ensayo clínico con pacientes, también  participan la Universidad Complutense de Madrid, el Hospital Puerta de Hierro de  Majadahonda y el Hospital de Emergencias Enfermera Isabel Zendal. 

“Lo que se ha visto en estudios durante este último año es que la ecografía puede tener  una sensibilidad de alrededor del 85-90% para detectar las alteraciones pulmonares que  causa la covid-19. Esto está prácticamente al mismo nivel que un TAC. Con este ecógrafo  intentamos que las herramientas de la inteligencia artificial nos permitan ver allá donde  no llega el ojo humano y que la máquina nos ayude a interpretar la escala de alteraciones  que da la covid-19”, señala Yale Tung Chen, médico internista del Hospital Puerta de  Hierro de Majadahonda. 

Este dispositivo también puede ayudar en el diagnóstico y manejo de otras patologías,  como por ejemplo las neumonías, víricas o bacterianas, y la insuficiencia cardíaca. 

 

Marta García Gonzalo / CSIC Comunicación

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