Dr. Fan Zhongjie, a respiratory specialist in charge of about 30 critical COVID-19 patients in his section, reads a CT scan image in a hospital in Wuhan in central China's Hubei province Sunday, Feb. 23, 2020. After the hospital was designated for COVID-19 patients and doctors and nurses of other disciplines were all assigned to respiratory patients, he has also to oversee his colleagues' jobs and help them. (FeatureChina via AP Images)

De acuerdo con un nuevo reporte del MIT Technology Review, científicos de la Universidad de Waterloo y la firma de Inteligencia Artificial DarwinAI en Canadá, han desarrollado una red neuronal convolucional de acceso abierto llamada COVID-Net, que podría ayudar en el diagnóstico del virus del COVID-19.

Desarrollado por Linda Wang y Alexander Wong, COVID-Net fue entrenado para reconocer imágenes en las radiografías de tórax, y mediante el estudio de 5 mil 941 imágenes tomadas de 2 mil 839 pacientes con diversas afecciones pulmonares, ha logrado identificar infecciones virales, incluso la de coronavirus.

A pesar de que otras organizaciones de investigación han anunciado herramientas de Inteligencia Artificial de rayos X, que presuntamente también pueden diagnosticar el COVID-19, el único software que se ha puesto a disposición del público es el de DarwinAI, lo que facilita evaluar su precisión.

El reporte señala que COVID-Net aún no se ha probado, por lo que “de ninguna manera es una solución lista para producción, pero sigue los pasos de una historia de éxito de los productos DarwinAI.

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