ARRIBA: Regiones oculares analizadas por la herramienta basada en inteligencia artificial para detectar posibles infecciones por coronavirusYANWEI FU<\/p>\n
Los cient\u00edficos describen un posible m\u00e9todo de detecci\u00f3n de COVID- 19 basado en im\u00e1genes oculares analizadas por inteligencia artificial. Al escanear un conjunto de im\u00e1genes de varios cientos de personas con y sin COVID-19, la herramienta diagnostic\u00f3 con precisi\u00f3n las infecciones por coronavirus m\u00e1s del 90 por ciento de las veces, informaron los desarrolladores en una preimpresi\u00f3n publicada en medRxiv<\/em>  ;<\/em>10 de septiembre.<\/p>\n Nuestro modelo es bastante r\u00e1pido, dice a The Scientist<\/em> Yanwei Fu, cient\u00edfico inform\u00e1tico de la Universidad de Fudan en Shangh\u00e1i, China, que dirigi\u00f3 el estudio. . En menos de un segundo puede verificar los resultados.<\/p>\n Actualmente, la detecci\u00f3n de la infecci\u00f3n por coronavirus implica im\u00e1genes de tomograf\u00eda computarizada de los pulmones o an\u00e1lisis de muestras de la nariz o la garganta, los cuales toman tiempo y requieren esfuerzo profesional. Un sistema basado en unas pocas im\u00e1genes de los ojos que podr\u00edan clasificar o incluso diagnosticar a las personas ahorrar\u00eda tanto en costos como en tiempo, dice Fu. Pero la investigaci\u00f3n del equipo de Fus es preliminar y tanto los oftalm\u00f3logos como los especialistas en IA dicen que les gustar\u00eda ver mucha m\u00e1s informaci\u00f3n sobre la t\u00e9cnica y su rendimiento antes de estar convencidos de que podr\u00eda funcionar.<\/p>\n Voluntarios en el Centro Cl\u00ednico de Salud P\u00fablica de Shangh\u00e1i en Fudan cada uno se tomaron cinco fotos de sus ojos con c\u00e1maras CCD o CMOS comunes. De 303 pacientes, 104 ten\u00edan COVID-19, 131 ten\u00edan otras afecciones pulmonares y 68 ten\u00edan enfermedades oculares. Una herramienta de red neuronal extrajo y cuantific\u00f3 las caracter\u00edsticas de diferentes regiones del ojo y un algoritmo reconoci\u00f3 las caracter\u00edsticas oculares de cada enfermedad. Una red neuronal es una serie de algoritmos para resolver problemas de IA, aprendiendo a medida que avanza de una manera que imita el cerebro humano. Luego, los investigadores llevaron a cabo un experimento de validaci\u00f3n en un peque\u00f1o conjunto de datos de personas sanas, pacientes con COVID-19, pacientes pulmonares y pacientes oculares.<\/p>\n De 24 personas con infecciones confirmadas por coronavirus, la herramienta diagnostic\u00f3 correctamente 23, Fu le dice a El Cient\u00edfico<\/em>. Y el algoritmo identific\u00f3 con precisi\u00f3n a 30 de 30 personas no infectadas.<\/p>\n Las infecciones por coronavirus, no solo las causadas por el SARS-CoV-2, han estado asociadas durante mucho tiempo con el ojo, causando inflamaci\u00f3n de la membrana transparente que cubre el dentro del p\u00e1rpado y la parte blanca del globo ocular, una afecci\u00f3n llamada conjuntivitis u ojo rosado. Los ojos tambi\u00e9n ofrecen una v\u00eda de infecci\u00f3n para los virus respiratorios, incluidos los coronavirus.<\/p>\n El coronavirus humano NL63, que provoca los s\u00edntomas del resfriado com\u00fan, se identific\u00f3 por primera vez en 2004 en un beb\u00e9 con bronquiolitis y conjuntivitis. Estudios posteriores demostraron que una minor\u00eda de los ni\u00f1os infectados con este coronavirus padecen esta afecci\u00f3n ocular.<\/p>\n Aunque la conjuntivitis sigue siendo un s\u00edntoma potencial de las infecciones por coronavirus, menos del 5 % de los pacientes con COVID-19 presentan s\u00edntomas oculares. se\u00f1ala Daniel Ting, oftalm\u00f3logo del Centro Nacional del Ojo de Singapur, que ha publicado sobre este tema y el aprendizaje profundo en oftalmolog\u00eda. Si busca desarrollar un sistema de IA para detectar COVID-19 basado en [n\u00famero limitado de] im\u00e1genes oculares, creo que el rendimiento no ser\u00e1 muy bueno, especialmente dada la baja prevalencia de s\u00edntomas oculares. Tambi\u00e9n duda del rendimiento del algoritmo porque muchas manifestaciones oculares podr\u00edan deberse a razones distintas a la COVID-19.<\/p>\n Ting advierte que el tama\u00f1o de la muestra de 303 pacientes y 136 individuos sanos en el estudio de Shangh\u00e1i es demasiado peque\u00f1o para sacar conclusiones s\u00f3lidas. Desarrollar un buen sistema de aprendizaje profundo para detectar autom\u00e1ticamente algunas caracter\u00edsticas \u00fanicas de cualquier imagen m\u00e9dica requiere m\u00e1s pacientes, dice. Para aumentar la confiabilidad de este estudio, el mismo tama\u00f1o deber\u00eda multiplicarse por al menos diez veces, es decir, miles de pacientes.<\/p>\n Fu ha comenzado por este camino, aumentando el n\u00famero de participantes y ampliando los tipos de materias. Ahora estamos haciendo m\u00e1s pruebas doble ciego en los hospitales, con pacientes, algunos con enfermedades oculares, dice. El grupo tambi\u00e9n tiene previsto introducir una plataforma de detecci\u00f3n en l\u00ednea que utilice el algoritmo para detectar la COVID-19.<\/p>\n Como oftalm\u00f3logo, ser\u00eda muy sorprendente que existiera un patr\u00f3n de conjuntivitis viral de la COVID distinto a otros similares. formas de conjuntivitis viral, escribe el oftalm\u00f3logo Alastair Denniston, director del Health Data Research Hub for Eye Health en Birmingham, Reino Unido, en un correo electr\u00f3nico a The Scientist<\/em>. Esto es diferente a construir un algoritmo para condiciones que son biol\u00f3gicamente m\u00e1s distintas como la degeneraci\u00f3n macular, escribe.<\/p>\n Se\u00f1ala que si hubiera un patr\u00f3n \u00fanico evidente en los casos de COVID-19, entonces la comparaci\u00f3n para el entrenamiento y las pruebas debe estar en contra de casos que parecen similares, como la conjuntivitis viral no COVID-19 u otras causas de ojos rojos asociados con resfriados causados por adenovirus o rinovirus. Tambi\u00e9n critica el documento por no proporcionar la descripci\u00f3n necesaria para criticar realmente la ciencia en t\u00e9rminos de c\u00f3mo construyeron e (intentaron) validar el modelo.<\/p>\n Denniston revis\u00f3 recientemente m\u00e1s de 20\u00a0000 estudios de IA sobre la detecci\u00f3n de enfermedades a partir de im\u00e1genes m\u00e9dicas, pero descubri\u00f3 que menos del 1 por ciento eran lo suficientemente s\u00f3lidos en su dise\u00f1o e informes como para que los revisores independientes tuvieran mucha confianza en sus afirmaciones. Esto lo llev\u00f3 a convocar a un grupo de expertos para definir los est\u00e1ndares internacionales para el dise\u00f1o y reporte de ensayos cl\u00ednicos de sistemas de IA. Estos est\u00e1ndares se publicaron este mes en Nature Medicine<\/em>, The <\/em>BMJ,<\/em> y Lancet Digital Health<\/em> y cuentan con el respaldo de revistas m\u00e9dicas l\u00edderes.<\/p>\n El estudio de Shanghai tiene algunas aplicaciones potencialmente controvertidas, incluso si la IA funciona. Su algoritmo podr\u00eda usarse en lugares p\u00fablicos, dice Fu, aunque esto generar\u00eda preocupaciones sobre la privacidad de los datos en muchos pa\u00edses. En China, por ejemplo, tenemos muchas c\u00e1maras de alta resoluci\u00f3n en todas partes, se\u00f1ala. En aeropuertos o estaciones de tren, podr\u00edamos usar estas c\u00e1maras de vigilancia para revisar los ojos de las personas. El programa ser\u00eda m\u00e1s preciso si las personas miraran directamente a la c\u00e1mara, pero Fu dice que mientras nuestra c\u00e1mara pueda observar claramente la regi\u00f3n de los ojos, ser\u00eda lo suficientemente bueno.<\/p>\n Evaluar al p\u00fablico sin consentimiento expreso usando este algoritmo estar\u00eda prohibido en algunas partes del mundo. En Europa, esto ser\u00eda muy problem\u00e1tico y muy probablemente ilegal, en violaci\u00f3n de la Carta de los Derechos Fundamentales de la UE y la legislaci\u00f3n general de protecci\u00f3n de datos, dice el cient\u00edfico inform\u00e1tico Barry OSullivan de University College Cork en Irlanda, experto en IA. La recopilaci\u00f3n de datos de salud y datos biom\u00e9tricos en Europa requiere consentimiento.<\/p>\n OSullivan se hace eco de la preocupaci\u00f3n de que el documento se queda corto en detalles con respecto a su metodolog\u00eda. Es una hip\u00f3tesis interesante, dice. Pero, tal como est\u00e1 escrito actualmente, no est\u00e1 listo para su publicaci\u00f3n en una revista de aprendizaje autom\u00e1tico, concluye.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" ARRIBA: Regiones oculares analizadas por la herramienta basada en inteligencia artificial para detectar posibles infecciones por coronavirusYANWEI FU Los cient\u00edficos describen un posible m\u00e9todo de detecci\u00f3n de COVID- 19 basado en im\u00e1genes oculares analizadas por inteligencia artificial. 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