La Clínica Universidad de Navarra colabora en un estudio multicéntrico internacional para crear un algoritmo de inteligencia artificial capaz de establecer la extensión del daño pulmonar provocado por el coronavirus y diferenciar una neumonía por COVID de otra convencional.
Liderado por Siemens Healthineers ,y junto a otros seis hospitales europeos y americanos, han iniciado este proyecto en el que, según informan en un comunicado, recogen y analizan los datos radiológicos obtenidos de tomografías computarizadas (TC) de tórax de pacientes sospechosos o positivos.
Al respecto, el codirector del Servicio de Radiología de la Clínica Universidad de Navarra, Gorka Bastarrika, apunta que 'el estudio radiológico es de gran utilidad para realizar el diagnóstico y para evaluar las complicaciones'.
'Además, de nuestras observaciones preliminares también podemos deducir que puede ser útil para el seguimiento de los pacientes y para establecer la respuesta al tratamiento', reconoce.
El software, facilitado por Siemens Healthineers y entrenado con estudios de TC proporcionados por los siete centros hospitalarios participantes, analiza de forma automática las exploraciones, segmenta el pulmón para diferenciar los lóbulos pulmonares y analiza el porcentaje de tejido pulmonar afectado.
'La neumonía por coronavirus se caracteriza por una afectación tenue y difusa que suele predominar en la periferia de los pulmones. En la neumonía convencional se suele observar una consolidación que puede ocupar uno o más lóbulos pulmonares', aclara el especialista.
La implementación de esta herramienta, una vez aprobada, va a tener un gran impacto en el diagnóstico de los pacientes, de manera que se podrá actuar con mayor rapidez ante posibles repuntes u oleadas del virus en el futuro, según la clínica, que indica que además, va a favorecer retomar la actividad y la atención al resto de pacientes de forma más segura.
