Una red neuronal ayuda a detectar el COVID-19 en las radiografías de tórax

Se ha creado esta misma semana una red neural de acceso abierto que se llama COVID-Net, gracias a este nuevo proyecto, se podrá ayudar a los investigadores de todo el mundo en un esfuerzo conjunto para desarrollar una herramienta de IA que pueda probar a las personas para COVID-19.

¿Qué es el COVID-Net?

El COVID-Net es una red neuronal convolutiva, un tipo de IA que es particularmente buena en el reconocimiento de imágenes. Esta red neural ha sido desarrollada por Linda Wang y Alexander Wong en la Universidad de Waterloo y la firma la empresa IA DarwinAI con sede en Canadá, COVID-Net ha sido entrenada entrenada para identificar signos de COVID-19 en radiografías de tórax usando 5.941 imágenes tomadas de 2.839 pacientes con varias condiciones pulmonares, incluyendo infecciones bacterianas, infecciones virales no COVID y COVID-19. El conjunto de datos se proporciona junto con la herramientas necesarias para que los investigadores, o cualquiera que quiera retocarlo, pueda explorarlo y ajustarlo.

La tecnología trabajando por la salud

Durante las últimas semanas, son varios los equipos de investigación han anunciado herramientas de IA que pueden diagnosticar COVID-19 a partir de rayos X en las últimas semanas. Pero ninguna de ellas se había puesto completamente a disposición del público, lo que hace difícil evaluar su precisión. DarwinAI es la primera que ha tomando un enfoque diferente. Desde su plana directiva señalan que COVID-Net “no es de ninguna manera una solución lista para la producción” y animan a otros a unirse al proyecto para ayudar a que se convierta en una solución disponible para todos los países.  El director general de DarwinAI, Sheldon Fernández ha expresado su deseo de conseguir que COVID-net se convierta en una herramienta que facilite la tarea a los trabajadores de la salud.

Una red neuronal ayuda a detectar el COVID-19 en las radiografías de tórax

En la actualidad COVID-Net aún no se ha testeado con el gran público, pero tiene todos los factores para convertirse en un caso de éxito. Muchos de los grandes avances que se han conseguido en la visión por ordenador de los últimos 10 años se deben al lanzamiento público de ImageNet, un gran conjunto de datos de millones de imágenes diarias, y AlexNet, una red neural convolutiva que fue entrenada en ella. Los investigadores han estado construyendo sobre ambas desde entonces.