Software para el diagnóstico temprano de COVID-19 progresa en universidad villaclareña

Según declaró al grupo de comunicación de la Casa de Altos Estudios, la Doctora en Ciencias (Dr. C.) Marlén Pérez Díaz, al frente del proyecto, a partir de un sistema que emplea redes neuronales de aprendizaje profundo pre-entrenadas que examina los rayos X la efectividad del análisis aumenta hasta un 80 por ciento y resulta más fácil el diagnóstico.

La herramienta está concebida para implementar en hospitales, que luego puede adaptarse para otras patologías y forma parte de un macro proyecto donde participan cuatro instituciones hospitalarias de la capital, dos villaclareñas, la Universidad de La Habana y el Centro de Neurociencias de Cuba, refiere una nota publicada hoy en la intranet de la UCLV.

Se trabaja asimismo con el uso de modelos pre-entrenados y su combinación, añade Pérez Díaz; el ajuste de la data para lograr la clasificación correcta se hace sobre la base del procesamiento digital de imágenes y al ser un producto cubano no incurre en gastos para la compra de un programa similar en el extranjero.

La iniciativa es fruto de la labor conjunta de varios especialistas del Departamento de Control Automático de la UCLV, entre los que se cuentan los Dr. C. Rubén Orozco y José Daniel López y el Ingeniero Jorge Armando Portal.

Con similar método y el apoyo de las carreras de Telecomunicaciones, la Facultad de Matemática, Física y Computación y radiólogos y especialistas de la imagenología en la provincia, se ha llegado, anteriormente, a resultados concretos en la detección de lesiones de mama con sistemas automatizados, apuntó Pérez Díaz.

La universidad villaclareña ha sido un actor fundamental en la batalla contra la COVID-19 desde que iniciara en Cuba el pasado 11 de marzo; ha abierto sus puertas para acoger centros de aislamiento en algunas de sus sedes, desarrolla un plan especial de semillas en el Instituto de Biotecnología de las Plantas, en consecuencia, con la necesaria producción de alimentos; y un equipo de expertos realizó pronósticos de la enfermedad, basados en la modelación físico-matemática, la inteligencia artificial y la información geo-referenciada.