Así es X-COV, el proyecto de la UCM contra el COVID-19 que arrasa

La iniciativa, basada en inteligencia artificial, ha sido la ganadora absoluta del certamen Codethecurve, organizado por la UNESCO, IBM Z y SAP. La herramienta facilita la toma de decisiones al equipo médico

Un sanitario en la puerta de un paciente ingresado por coronavirus en el Hospital Infanta Sofía de Madrid.

Un sanitario en la puerta de un paciente ingresado por coronavirus en el Hospital Infanta Sofía de Madrid. // Eduardo Parra (Europa Press)

Innovadores

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Fran Leal

Fran Leal

Si algo está poniendo de relieve la pandemia del coronavirus que estamos viviendo es el papel determinante que juega la tecnología y la innovación de cara a afrontar la crisis sanitaria de la manera más eficiente y rápida posible.

Y es que, el contexto ha motivado que se organicen múltiples competiciones con el objetivo de que se desarrollen nuevas soluciones para mitigar el impacto del COVID-19. Un ejemplo de ello es el hackathon global virtual ‘CodetheCurve’, organizado por la UNESCO, IBM Z y SAP, que se lanzó el pasado 6 de abril y ya ha dado a conocer el ganador del certamen: el proyecto X-COV, que cuenta con matrícula española.

X-COV, ganador absoluto

Entre 199 iniciativas procedentes de todo el mundo, el proyecto X-COV, desarrollado por un grupo de estudiantes de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) junto al profesor de la Facultad de Ciencias Físicas Joaquín López Herraiz, se hizo con el primer puesto en la categoría ‘Social and Health Issues’. Así, compitió en la gran final frente a los ganadores de las otras dos categorías (‘Ensuring Continued Learning’ e ‘Information and Data Management’), con el mejor de los resultados posibles para el proyecto español.

X-COV creó un modelo de datos utilizando Inteligencia Artificial, Machine Learning y tecnología de visualización de imágenes para analizar las radiografías de tórax, utilizando los datos y recursos disponibles. De esta manera, la herramienta online consigue ayudar a los médicos a tomar decisiones más rápidas y objetivas, logrando así aliviar el sistema de salud y evitando el colapso, uno de los grandes riesgos durante la pandemia.

Como decíamos, la herramienta puede favorecer la toma de decisiones de los equipos médicos a partir de las radiografías de tórax que se le hacen a los enfermos sospechosos y positivos de COVID-19. Al respecto, hemos charlado con el profesor López Herraiz, quien nos ha explicado pormenorizadamente la utilidad del proyecto: “Se estima que ya se han realizado más de 300.000 radiografías en España desde el inicio de la pandemia, por lo que una herramienta de inteligencia artificial entrenada con un número suficiente de casos podría analizar estas radiografías y ofrecer métricas a los radiólogos que les ayuden en su toma de decisiones”, ya sea sobre la necesidad de ingreso del paciente o sobre la posibilidad de darle el alta hospitalaria temprana, con lo que se podrían “liberar camas en el hospital”.

Tras la victoria en el hackathon, “para que pueda ser empleado como herramienta clínica todavía requiere de un proceso de validación y certificación”, confiesa López, una situación en la que se encuentran muchos proyectos desarrollados con el fin de aliviar la crisis sanitaria, como respiradores o estudios sobre la vacuna. No obstante, lejos de ser una queja, el profesor de la UCM asume que estos procesos llevan tiempo y asevera que “en medicina es importante ser cautos”. En cualquier caso, ante el posible rebrote que se prevé en otoño, “estamos trabajando para estar preparados para entonces”, además de encontrarse actualmente en búsqueda de colaboraciones con hospitales de otros países que no cuenten con tantos radiólogos o que no hayan visto tantos casos de COVID-19.

Recursos humanos y económicos

El proyecto es el resultado del trabajo coordinado de múltiples actores y, si bien desde el grupo de Física Nuclear de la UCM ya venían trabajando desde hace años en proyectos de imagen médica y, más recientemente, en inteligencia artificial, el confinamiento ha supuesto un empujón para aplicar todas esas técnicas al estudio de radiografías de pacientes de COVID-19. En este sentido, López ensalza la gran labor de estudiantes, investigadores y radiólogos, así como “el apoyo rápido de hospitales como el Clínico San Carlos”, crucial para que la iniciativa viera la luz.

No obstante, también han precisado de recursos económicos, recopilados en distintas convocatorias. “Por ahora, hemos recibido el apoyo de Google para usar sus recursos informáticos y también el acceso a un supercomputador en Brasil gracias al apoyo de Repsol-Sinopec”, destaca López, que reconoce que haber ganado el ‘CodetheCurve’ les facilitará el acceso a más recursos, que necesitarán para la certificación y marcado CE. Además, la victoria en el certamen les permitirá a los ganadores el acceso a mentoring y formación por parte tanto de IBM Z como de SAP.

La inteligencia artificial, la estrella del proyecto

Ahondando en el funcionamiento de la herramienta, López nos cuenta que, básicamente, “consiste en un programa que aprende a reconocer patrones de la enfermedad en las imágenes, usando un número suficiente de casos confirmados”. En otras palabras, sería replicar “el proceso de aprendizaje que realizan los radiólogos en su entrenamiento”.

En el campo de la medicina este tipo de herramientas no cuentan con la velocidad de implementación que vemos en otros campos, pero nuevamente aparece la innegociable prudencia que debe dominar toda innovación en el área sanitaria.

A través de estas herramientas de inteligencia artificial, aunque se pueda llegar a ahorrar algo de tiempo a los radiólogos en su trabajo, la clave reside más “en poder ofrecerle métricas al médico para que tome una decisión más informada”, eliminando riesgos y permitiendo detectar patrones de evolución para anticiparse a posibles complicaciones clínicas. Al respecto, según apunta López, una de las grandes dudas que se plantean en los hospitales es hasta qué punto es seguro enviar a casa a un paciente que parece no tener síntomas muy graves, pero que podría empeorar rápidamente en su casa, por lo que “una herramienta que esté entrenada con miles de casos y que ya ha analizado la evolución de esos pacientes, puede ayudar a tomar mejores decisiones”, afirma.

Al igual que ocurre en otros campos, la inteligencia artificial está viviendo en la medicina una expansión muy importante. Ya no solo en la radiología, sino que también va avanzando en otras áreas como “la búsqueda de vacunas y tratamientos, o la predicción de la evolución de la pandemia”. De ahí la necesidad de que, desde España, sigamos impulsando el desarrollo de este tipo de proyectos, pues en lo que a la utilidad de la inteligencia artificial se refiere, como concluye López, “el impacto que va a tener es enorme y no debemos quedarnos atrás”.

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