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X-COV, una aplicación que combina inteligencia artificial y diagnóstico para ayudar a los médicos

X-COV, una aplicación que combina inteligencia artificial y diagnóstico para ayudar a los médicos
Derechos de autor  Bernat Armangue/Copyright 2020 The Associated Press. All rights reserved.
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Ante el caos provocado por la pandemia, Joaquín López no quiso quedarse cruzado de brazos. Este doctor en Físicas de la Complutense contactó con diferentes hospitales para conocer las principales necesidades. En tan solo un fin de semana tenían la primera versión de una aplicación que combina diagnóstico e inteligencia artificial frente a la covid-19.

El último reconocimiento ha sido el de la Unesco, que consideró a principios de mayor que X.-COV era la ganadora absoluta del hackathon (un maratón de programadores que crean un software en común) CodeThe Curve.

¿En qué consiste X-COV?

La aplicación, que está disponible para uso gratuito en internet, utiliza radiografías y datos de casos previos para crear la red neuronal de inteligencia artificial. El objetivo es introducir unos “10.000 muestras de pacientes sanos, hospitalizados con covid-19 y con otro tipo de enfermedades”, explica López. Desde el inicio contempla también la posibilidad de confirmar pruebas de diagnóstico de Covid-19.

Esta radiografía no es la única variable fundamen_t_al. Introducir la fecha desde el inicio de los síntomas es “lo mas relevante”, de forma que la inteligencia artificial pueda realizar una estimación de cómo va a ser la evolución de ese paciente y, de esta forma, “tomar una decisión sobre el ingreso hospitalario, las medidas según agravamiento o el alta hospitalaria”.

Una de las principales dificultades que ha tenido el proyecto ha sido la de lograr las muestras, porque es obligatorio garantizar la privacidad de los pacientes. Se está creando una base de datos anónima y abierta en la que participan centros como el hospital Doce de Octubre y el de Fuenlabrada, ambos en Madrid.

Un trabajo coral

El equipo que ha conseguido sacar el proyecto adelante esta formado por doce personas, la mayoría de ellas alumnos. Paula del Burgo estaba haciendo su trabajo de fin de carrera de Físicas sobre Inteligencia Artificial cuando López le ofreció la oportunidad. “Ha sido un trabajo intenso”, explica la todavía estudiante, que también se ha encargado de hacer videos sobre el proyecto para la presentación.

A pesar del confinamiento, la comunicación entre los miembros del equipo vía telemática hizo que fuera un proceso dinámico. El hecho de que hubiera un hackazone organizado por la Comunidad de Madrid poco antes del promovido por la Unesco facilitó la posibilidad de mejorar en poco tiempo.

A pesar de no tener una dotación económica, el reconocimiento ha servido para dotar de más herramientas al proyecto cedido por diferentes marcas, desde espacios gratuitos en la nube y ordenadores muy potentes hasta asesores.

Amplias posibilidades y proyección internacional

Con la convocatoria del concurso, la UNESCO también pretendía que los proyectos presentados tuvieran uso en otros países. Del Burgo detalla que “se puede beneficiar todo el mundo, sobre todo los países que se encuentran en vías de desarrollo que no tienen acceso a tests masivos o ciertos medios de diagnóstico.” Joaquín López estuvo desde el primer momento en contacto con radiólogos de países como India, Colombia, Brasil, Costa Rica, Palestina, Venezuela y Estados Unidos y Francia.

Por otro lado, el desarrollo de la aplicación también puede servir una vez que se descubra el antídoto contra la covid-19. Solo es necesario meter otros datos para hacer frente a otras enfermedades y también introducir variaciones ante un posible repunte de la actual pandemia.

Por el momento se están realizando pruebas que muestran una precisión “de más del 90%”, según Paula del Burgo. Todavía faltan las certificaciones para que se pueda introducir en hospitales y utilizar de forma generalizada, algo que López cree que podría ocurrir “a finales de año, para el previsible repunte de octubre o noviembre”.