PAMPLONA, 30 Abr. (EUROPA PRESS) -
La Clínica Universidad de Navarra colabora en un estudio multicéntrico internacional liderado por Siemens Healthineers 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.
Junto a otros seis hospitales europeos y americanos, han iniciado este proyecto en el que recogen y analizan los datos radiológicos obtenidos de tomografías computarizadas (TC) de tórax de pacientes sospechosos o positivos. "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 doctor Gorka Bastarrika, codirector del Servicio de Radiología de la Clínica Universidad de Navarra.
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, ha informado la CUN en una nota.
"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". Además, va a favorecer retomar la actividad y la atención al resto de pacientes de forma más segura, añade.
