Vista microscópica de un virus
Vía Pixabay

Facebook, en conjunto con la Universidad de Nueva York (NYU), ha desarrollado una IA que puede anticipar resultados de COVID-19 con solo analizar estudios de rayos X.

Los investigadores han ideado tres modelos de aprendizaje automático. Estos no solo indican que un paciente puede tener el virus, también detallan cómo se desarrollará la afección.

Incluso, predice “el deterioro del paciente con hasta cuatro días de anticipación y la cantidad de oxígeno suplementario que un paciente podría necesitar”. Tecnología que de aplicarse sería de gran ayuda, pues, ayudaría a planificar el tratamiento y evitar complicaciones.

La IA de Facebook y NYU no es la única que puede diagnosticar el COVID-19. Existen muchas otras desarrolladoras con algoritmos que cumple en esta misma función.

No obstante, el modelo que adopta Facebook, “intenta predecir trayectorias clínicas”. Es decir, que pretende dejar un registro de cómo se comporta el virus en la persona y como podría afectarlo a largo plazo.

IA de Facebook se basa en la técnica de aprendizaje auto-supervisada MoCo 

Los investigadores Facebook, la Unidad de Análisis Predictivo y el Departamento de Radiología de NYU utilizaron la técnica de aprendizaje auto-supervisada MoCo (Momentum Contrast) para entrenar a su inteligencia artificial. El entrenamiento se realizó por grupos, uno basado en rayos X para MIMIC-CXR-JPG y otro en CheXpert.

“El aprendizaje auto supervisado permitió que el modelo MoCo aprendiera de los escaneos de rayos X dentro de los conjuntos de datos, incluso cuando las etiquetas que explican esos escaneos no estaban disponibles”, agrega VentureBeat.

Para comprobar la efectividad de la IA, los investigadores usaron “26.838 imágenes de rayos X de 4.914 pacientes”. Datos que permitieron evaluar la condición del paciente. Así como determinar si empeoraba en “24, 48 o 72 horas posteriores a la exploración en cuestión”.

Asimismo, puede predecir necesidades de la UCI (Unidad de cuidados intensivos), mortalidad y eventos adversos hasta con 96 horas de anticipación, según Facebook y NYU.

Estas predicciones podrían evitar que los médicos envíen a pacientes en riesgo a casa demasiado pronto. Incluso, “ayudar a los hospitales a predecir mejor la demanda de oxígeno suplementario y otros recursos limitados”, comenta Facebook.

Aunque, el equipo de investigación de Facebook y NYU asegure que su IA es precisa y eficiente, la realidad es que se debe someter a una evaluación mundial para evitar sesgos raciales.