A través de métodos de Inteligencia Artificial como el aprendizaje automático y análisis de patrones de altos volúmenes de datos, un grupo de académicos y estudiantes de la Universidad Técnica Federico Santa María, mediante la ejecución de un Fondo para el Desarrollo Científico y Tecnológico (FONDEF) de ANID, buscan generar un repositorio de datos interoperables para el sistema de salud que permitiría proyectar el tratamiento de enfermedades, entre ellas el COVID-19, de manera más rápida y eficiente.

Mauricio Araya, Director del proyecto, académico del Departamento de Electrónica de la USM, investigador del Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica (AC3E) y del Centro Científico-Tecnológico de Valparaíso (CCTVal), explica que “existen patrones en las radiografías de pulmón, que ya han sido analizados por investigadores en China y Estados Unidos. Este patrón característico de pacientes con COVID-19 es difícil de detectar a simple vista, por lo que una herramienta automatizada que analice imágenes radiológicas de infecciones respiratorias es de gran ayuda. Con ese patrón y utilizando minería de datos, se pueden realizar proyecciones de la enfermedad a través de machine learning (I.A.)”.

“El proyecto no se orienta a que la máquina haga un diagnóstico de la existencia de COVID-19, sino que apunta a que, mediante casos clínicos similares, el personal de salud pueda proyectar la enfermedad del paciente y tomar mejores decisiones respecto a su tratamiento”, explicó el investigador.