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Lecturas, videos y podcasts recomendados para las charlas reflexivas que tendrán lugar en el marco del Encuentro Social de la AMFED.

Mientras no exista una vacuna, la única forma de cuidarse del coronavirus es el aislamiento. Pero también es importante saber quiénes están contagiados, para evitar que ellos lo sigan propagando. Mientras gran parte de la comunidad científica trabaja en la cura del COVID-19, otros buscan mejorar los diagnósticos.
Barath Narayanan, del Instituto de Investigación de la Universidad de Dayton, en Ohio, diseñó un código de software específico que puede detectar la enfermedad con sólo escanear radiografías de tórax. Lo mejor de todo: logra hacerlo en segundos y con una precisión del 98%.
El sistema utiliza un algoritmo de aprendizaje, con inteligencia artificial (IA), entrenado para comparar escaneos de personas con y sin la enfermedad, para buscar marcas asociadas con el coronavirus.
“Lo que eso significa es que el software ha decidido que algo está ahí, en esa región en particular, y ese algo en particular cumple con sus criterios para clasificar la imagen como si tuviera marcas de COVID-19, en contraposición a no tener COVID-19, o en contraposición a tener otra enfermedad pulmonar", explicó Narayanan.
Las claves de su desarrollo son el deep learning (aprendizaje profundo) y IA: “Usando el aprendizaje profundo, una rama de la inteligencia artificial, el algoritmo se enseñó a sí mismo a identificar estas marcas. A medida que continúa entrenándose con rayos X adicionales en mi investigación en curso, su tasa de precisión pasó del 98 por ciento a más del 99 por ciento”, agregó.
Narayanan ya hizo otros códigos de software que logran detectar enfermedades como cáncer de pulmón y de mama, malaria, tumores cerebrales, tuberculosis, retinopatía diabética y neumonía. Todo con una precisión muy alta, del 92 al 99 por ciento.
Su proyecto fue un éxito y el software ya fue adquirido por una compañía de desarrollo de Carolina del Sur, Blue Eye Soft, que ya comenzó los trámites para una patente provisional mientras presenta una propuesta a la Administración de Alimentos y Medicamentos de EEUU para empezar a implementarla.
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