Covid-X: la app argentina que identifica contagios de coronavirus con una radiografía

En la lucha contra el coronavirus Covid-19, todas las herramientas que se puedan conseguir son de un gran valor. Ya sea para ayudar a la tarea diaria que realizan los profesionales de la salud, en la búsqueda de una posible vacuna o al diseñar un test para poder diagnosticar a pacientes rápidamente, entre otras.

Un grupo de jóvenes argentinos, tomando como base el proyecto de inteligencia artificial abierto Covid-Net, una red neuronal convolucional, y específicamente el trabajo de origen canadiense de la empresa Darwin AI, creó un software llamado Covid-X, que analiza radiografías o tomografías y puede detectar si la persona está infectada del virus que azota y tiene paralizado al mundo. "Utilizamos big data para analizar las imágenes del torso realizadas con rayos X y, dada una característica particular de la enfermedad, podemos determinar si la persona tiene Covid-19 en 20 segundos", le dijo a LA NACION el director del proyecto Covid-X, el argentino Manuel Ponieman.

Detección inmediata, pero en el quinto día

Se trata de un software y una app al que se pueden subir las imágenes y las analiza de inmediato corroborando si lo que afectó a los pulmones se trata de Covid-19. Eso sí, la detección recién se puede hacer a partir del quinto día de estar infectada la persona, porque antes de esa fecha no se observan con precisión las alteraciones en los pulmones. "En radiografías o tomografías tomadas a pacientes con patologías como tuberculosis o neumonías con estreptococo, lo que se ve en las imágenes luego de unos días es algo solidificado, compacto. En cambio, el Covid-19 se muestra esparcido en toda la trama pulmonar; en la imagen parece una esponja sucia o como la imagen de las ramas en un árbol", aclara Pablo Chamorro, técnico radiólogo en el hospital municipal de Pacheco y docente de la carrera de Radiología de la Cruz Roja filial San Fernando.

Más económico que el hisopado

Una de las críticas que se le realizó al proyecto canadiense original es que no es eficaz para detectar síntomas tempranos de la infección, ni tampoco sirve para los asintomáticos. Sus creadores aclaran que no viene a reemplazar a los sistemas de detección actual (como por ejemplo el PCR), sino que se suma como una herramienta más para los profesionales que están en la primera línea de defensa. "Es una forma de hacer un test mucho más económica y veloz que otras, que utilizan compuestos químicos e insumen un mayor tiempo de análisis", agrega Ponieman. "Un hisopado, si bien se hace rápidamente, requiere tiempo para poder ser analizado correctamente. Una radiografía o una tomografía, que es más completa, se hace en minutos, se digitaliza y este software promete una respuesta en pocos segundos, lo que permitiría reducir mucho los tiempos", confirma Chamorro.

Sus creadores aclaran que "se está utilizando en Estados Unidos, Europa, Israel y China. Funciona como sistema complementario para eliminar falsos positivos". Pero surgieron algunas dudas y temores en los centros de salud de algunos países, especialmente porque al tomar imágenes de pacientes ya infectados, el virus puede esparcirse a los equipos utilizados y contagiar a otros pacientes, incluso a los técnicos que efectúan las radiografías y tomografías. Si bien eso es algo que puede solucionarse con una cuidada limpieza posterior siguiendo los protocolos establecidos, también se debe tener en cuenta que las radiaciones ionizantes en una tomografía computada de tórax son de 100 a 200 veces mayores que con una radiografía. Por todo eso, la CDC (Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades, agencia del Departamento de Salud y Servicios Humanos de los Estados Unidos) recomendó no utilizar tomografías computadas para detectar el Covid-19.

Un sistema que todavía está aprendiendo

Aún en fase experimental, el proyecto diseñado por un equipo de 10 personas (con estudiantes del ITBA, la UADE y la Universidad Nacional de San Juan, entre otros) necesita alimentarse de mucha cantidad de imágenes a analizar, de manera que el algoritmo utilizado pueda generar una mejor determinación de cómo tomar las decisiones: es decir, detectar la acción del virus en los pulmones. Por ahora se analizaron 6000 imágenes a nivel mundial, de los cuales 110 fueron realizados en la Argentina, donde el sistema mostró una eficacia del 98 por ciento, según sus desarrolladores.

Si bien está diseñado para actuar en este momento tan especial donde el Covid-19 sigue expandiéndose en forma imparable por todo el planeta, este software podría ser útil posteriormente, ya que podrá detectar también EPOC, enfermedades restrictivas, bronquiectasias y hacer el seguimiento de enfermedades fibroquísticas.

El proyecto por ahora se presentó ante el Conicet y está siendo analizado por algunos profesionales médicos, que proveyeron las imágenes para el análisis. Igualmente, para pasar a la etapa de ejecución estiman que necesitarían efectuar, al menos, 1500 pruebas. Luego debe ser aprobado por el Ministerio de Salud de la Nación.

Además de tener que esperar los procedimientos habituales para que pueda ser usado, un problema a superar en la Argentina es la escasez de tomógrafos y la falta de digitalización de las radiografías en algunos hospitales públicos.

De esta manera, podría transformarse en una opción más para detectar la presencia del virus en pequeñas poblaciones o regiones donde no es posible efectuar los tests, ya que una radiografía es algo mucho más sencillo de realizar.

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