La UPCT desarrolla una técnica de inteligencia artificial para detectar la covid-19 en radiografías y tomografías

CARTAGENA. La Universidad Politécnica de Cartagena ha anunciado el desarrollo de una aplicación capaz de identificar en radiografías de tórax y tomografías de infección por coronavirus en aquellos pacientes que presenten síntomas de neumonía. La evolución del proceso concluirá en una inteligencia artificial capacitada para esta función.

El proyecto "Una solución de Deep-learning para la determinación automática de COVID-19 en imágenes médicas de tórax" está financiado en parte por la Fundación Séneca de la Región de Murcia, que pretende utilizar diferentes líneas de investigación contra la neumonía como punto de partida para un sistema de detección del coronavirus.

La Fundación Séneca dota el proyecto de 10.000 euros en el marco de su programa COVI+D, que cuenta con la recomendación del Instituto de Salud Carlos III y que pretende situar a la Región de Murcia como líder contra la pandemia en el sentido sanitario, social y económico. Por su parte, la Consejería de Empleo, Investigación y Universidades ha concedido 700.000 euros para poner en marcha un total de nueve proyectos de investigación avalados también por el Instituto Carlos III.

Estos 700.000 se repartirán entre cinco proyectos de la Fundación para la Formación e Investigación Sanitarias de la Región de Murcia (FFIS), dos de la Universidad de Murcia (UMU) y uno de la UCAM, relacionados con el uso de herramientas de inteligencia artificial, la identificación de fármacos contra la enfermedad, los mecanismos para reducir la inflamación pulmonar o el efecto de la edad en la susceptibilidad al coronavirus.

La investigación se encuentra dirigida por Juan Zapata, del grupo de investigación en Desarrollo de Sistemas y Circuitos Electrónicos y Microelectrónicos, cuyo responsable es Ginés Doménech. Beatriz Miguel, rectora de la UPCT, ha visitado este mediodía junto a Miguel Motas, consejero de Empleo, Investigación y Universidades, uno de los laboratorios de la universidad en los que se está desarrollando dicha investigación.

El aprendizaje profundo en imágenes médicas ayuda a disminuir la carga de los facultativos y proporcionar más información sobre la enfermedad en sí, por lo que “la detección temprana de un paciente con Covid-19 es fundamental y ahí radica el interés de este proyecto, que permitirá un diagnóstico más rápido”, ha afirmado el consejero Motas.

Asimismo, han visitado el Servicio de Diseño Industrial y de Cálculo de la UPCT, que ha elaborado más de 80.000 pantallas de protección y otra serie de elementos para la protección sanitaria en tiempos de pandemia.