Startups brasileñas utilizan inteligencia artificial para diagnosticar Covid-19

Muchas startups brasileñas están apostando por la Inteligencia Artificial para hacer frente a covid-19.
En julio, un edicto lanzado por el gobierno del estado de Sao Paulo, a través del programa IdeiaGov, abrió una llamada pública para seleccionar soluciones tecnológicas que utilizaran algoritmos de inteligencia artificial, capaces de ayudar a los médicos en el diagnóstico del coronavirus a partir de radiografías y tomografía computarizada.
El reto, que incluyó 21 inscritos, seleccionó tres startups, que tendrán sus propuestas validadas en el Hospital das Clínicas de la Facultad de Medicina de la Universidad de Sao Paulo (USP). Después de este período, que debe tomar hasta ocho semanas, las soluciones pueden ser adoptadas por el estado.
Según el gobierno del estado de Sao Paulo, hoy en día, la única solución de este tipo en el mundo disponible comercialmente es en China.
En la práctica, la inteligencia artificial permite a las máquinas aprender a razonar de una manera similar a los humanos. Fue a partir de esta posibilidad que las startups involucradas en IdeiaGov trabajaron.
Desarrollaron redes neuronales convolucionales y las entrenaron con imágenes de pulmones con Covid-19 y sin la enfermedad, para que el elaborado sistema pudiera aprender a diagnosticar al paciente en menos de un minuto. Los defensores podrían presentar soluciones para la lectura de rayos X y la tomografía o sólo uno de los tipos de examen.
NeuralMind, que participó en la selección a través de un consorcio con el Laboratorio de Computación Por Imagen Médica de la Facultad de Ingeniería Eléctrica e Informática (MICLab FEEC), de la Universidad Estatal de Campinas (Unicamp), ocupó el primer lugar en la evaluación para la aplicación de rayos X de tórax y la tomografía. En ambos casos, se utilizan redes neuronales convolucionales, algoritmos de aprendizaje profundo que capturan imágenes de entrada y las asignan pesos y vieses incautados. Los investigadores también fueron capaces de convertir imágenes tomográficas en imágenes similares a los rayos X con el fin de facilitar el uso de la misma red neuronal.
La solución se puede utilizar en el diagnóstico y también en el pronóstico de pacientes ya diagnosticados con la enfermedad.
NeuralMind opera dentro del Parque Científico y Tecnológico de Unicamp, involucrando a ocho personas. El equipo ya estaba estudiando la aplicabilidad de la inteligencia artificial en el diagnóstico de rayos X y la tomografía desde la aparición del coronavirus.
La startup Otawa Health ha estado desarrollando tecnología que involucra IA en el área de oncología desde 2016 y comenzó este año a investigar formas de aplicar la herramienta en el diagnóstico de Covid-19. Cinco profesionales están involucrados en el producto. La solución propuesta por Otawa Health prevé que la clasificación de las imágenes de rayos X se procese en tres niveles de probabilidad de Covid-19: bajo, medio y alto.
Una aplicación fue desarrollada en portugués, español e inglés para ayudar a los profesionales. Los médicos pueden enviar la imagen de rayos X de sus pacientes al servidor, ya sea por teléfono celular, por foto o por conexión a equipos hospitalarios.
La startup Visibilia, de San Carlos, fue aprobada con una solución centrada en la tomografía computarizada, FADCIL. El sistema también identifica automáticamente los casos de coronavirus en imágenes médicas, a través del Deep Learning y de acuerdo con la variabilidad anatómica de los pacientes.
Compuesta por seis investigadores asociados, la empresa ha estado en el mercado desde 2017 con soluciones aplicadas al mundo empresarial. El proyecto de Fadcil es el líder del investigador Doctor Gabriel Humpire, un profesional con experiencia en análisis y procesamiento de imágenes médicas, en particular, tomografía computarizada para la detección automática de enfermedades como el cáncer.
El producto Visibilia se integra con la herramienta PACS, ya utilizada en clínicas y hospitales para archivar imágenes, y que se puede conectar directamente a tomografías y máquinas de rayos X. También existe la posibilidad de desarrollar una interfaz web que permita al médico subir directamente las imágenes al servidor FADCIL en la nube. El servidor FADCIL generaría este diagnóstico y lo entregaría al médico.