Investigador de la UNAM crea algoritmos para detención de Covid-19

El investigador de la UNAM, Ricardo Mancilla busca, a través del uso de algoritmos de deep learning (aprendizaje profundo) y técnicas de Big Data, la manera de detectar de manera temprana los casos de COVID-19, estimar el número de posibles infectados y registrar las zonas de mayor riesgo de contagio dentro de los grandes centros urbanos.

Manifestó que estos avances serían de utilidad para la ciudadanía y las autoridades, pues se lograría una mejor evaluación de la contingencia sanitaria.

Con los proyectos localización geográfica de las personas sospechosas, Confirmación de contagio a través de tomografía y rayos X y Detección de zonas geográficas de mayor riesgo, se pretende contribuir al estudio de esta pandemia, indico Ricardo Mansilla, del Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades (CEIICH), en la charla “Big Data e inteligencia artificial en la lucha contra COVID-19”, dijo que el tema de la confirmación a través de tomografía y rayos X es el de mayor trascendencia y urgencia en estos momentos, y a través de Internet y con el auxilio de un algoritmo se estaría en la posibilidad de diagnosticar a las personas contagiadas.

El especialista señaló que ya existen kits diagnósticos de COVID-19, pero su costo es elevado y sería una carga económica más para el sistema de salud; por ello pensó en un algoritmo, que toma imágenes de radiografías de los pulmones de personas con sospecha de infección e informa, de manera fiable, si presentan patrones en los pulmones que indiquen que son portadores del coronavirus.

“Mientras más radiografías se muestren, más inteligente se volverá el algoritmo, y por lo tanto será capaz de hacer predicciones con mayor precisión”.

Reconoció, sin embargo, que no contamos con las suficientes radiografías, sólo con las que han proporcionado colegas de la Universidad de Montreal, por lo que aún el algoritmo no está al cien por ciento, se encuentra en la primera etapa, pero su funcionalidad es prometedora, dijo.

El algoritmo proyectado por el científico de la UNAM permitiría determinar sitios con menor riesgo de contagio.