Clínica Las Condes informó que puso a disposición de manera gratuita de la comunidad médica de Chile una herramienta de Inteligencia Artificial (IA), que contribuye a la detección de casos positivos de pacientes con COVID-19 mediante el análisis de radiografías de tórax.
El desarrollo fue realizado utilizando la información provenientes de los pacientes de CLC y con el apoyo de servicios de computación en la nube de Amazon Web Services (AWS), entre ellos la capacidad para la creación de modelos de aprendizaje automático en un proyecto de investigación aprobado por la Dirección Médica y el comité de ética institucional.
Investigadores del Centro de Innovación de la Clínica, junto a los doctores Marcelo Gálvez, Víctor Dinamarca y Patricia Bitar, de la Unidad de Radiología, llevaron a cabo esta innovadora iniciativa sobre la base de experiencias similares que venían realizando con el uso de radiografías en otras partes del cuerpo y que, en el caso de COVID-19, busca ser una alternativa al uso de tomografías computadas que no pueden estar inmediatamente disponibles en situaciones de urgencias ni en todos los centros asistenciales del país.
“La tasa de detección ha aumentado significativamente en los últimos días y las herramientas radiológicas empiezan a tomar mayor preponderancia. Ya trabajábamos con inteligencia artificial en imágenes radiológicas de otras partes del cuerpo y este era un desafío interesante”, explica el doctor Marcelo Gálvez, radiólogo y jefe del Centro de Innovación de Clínica Las Condes.
Hasta ahora, las autoridades mantienen al examen PCR como la única prueba diagnóstica que confirma si una persona se contagió del virus denominado SARS-Cov-2. Por ello, aunque al análisis desarrollado por los investigadores no se le considera aún como herramienta diagnóstica propiamente tal, sí constituye un apoyo relevante, ya que permite la detección de la enfermedad Covid-19 con un grado de efectividad en torno o superior a 80%.
“Esta es una orientación, que busca apoyar al cuerpo médico puesto que, por ejemplo, en muchas partes puede no haber disponibilidad de tomografía computada para ser utilizada como herramienta de diagnóstico. Así, nuestra contribución es con un servicio que potencialmente puede servir para todos los médicos en general o en las urgencias del país, particularmente cuando no existen radiólogos disponibles”, dice el doctor Gálvez.
“Nuestro interés es tanto científico como de ayuda a los médicos que no tengan inmediatamente disponible radiólogo o una tomografía computada, para que tengan una herramienta adicional que ayude a la toma de decisiones sobre el tratamiento de los pacientes”, añade el especialista.
El Centro de Innovación de Clínica Las Condes ya venía trabajando en soluciones relacionadas con cirugías o en métodos para la detección de enfermedades utilizando inteligencia artificial. Los especialistas contactaron a AWS, con quienes han estado trabajando desde el 2019 en distintas iniciativas, porque querían mejorar su modelo para apoyar la detección de Covid-19, considerando que contaban con un dataset de cerca de 1.000 imágenes de tórax.
El trabajo con AWS tomó como base Amazon SageMaker, un servicio administrado que brinda a los científicos de datos y desarrolladores la capacidad de crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático.
En paralelo, se trabajó con AWS Amplify, plataforma de desarrollo para la creación de aplicaciones móviles y web seguras y escalables, que facilita la autenticación de los usuarios, el almacenamiento de datos y metadatos. La tecnología serverless incluyó también, entre otros, AWS Lambda, un servicio de informática sin servidor que ejecuta código en respuesta a eventos y administra automáticamente los recursos informáticos subyacentes.
“La herramienta está lista y, además, estamos en condiciones de diferenciar algunos patrones clásicos de infección, porque hay casos de neumonías por bacterias que no necesariamente pueden corresponder a coronavirus”, indica el equipo de ingenieros, Jorge Fuentes, Carlos Montoya, Nicolás Schlotterbeck y Gonzalo Rojas, quienes trabajaron en el proyecto.