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miércoles, 15 de abril de 2020

Sistema de detección de neumonía desarrollado en Taiwán destaca en competición global sobre COVID-19



TAIPEI.- Un sistema automático de detección de neumonía desarrollado por un equipo de la Universidad Nacional Cheng Kung (NCKU, siglas en inglés) con sede en Taiwán se ha convertido en uno de los ganadores de una competencia en línea organizada por la Organización Mundial de la Salud (OMS) que tenía como objetivo buscar soluciones para abordar los desafíos relacionados con la pandemia de COVID- 19, indicó dicha universidad el 13 de abril.
 
El equipo taiwanés MedCheX, encabezado por el profesor de la NCKU Chiang Jung-hsien, fue uno de los 89 proyectos destacados entre los 1.560 participantes en la competencia COVID-19 Global Online Hackathon. Dicho equipo participó en la misma con un sistema de alerta electrónica que puede detectar la neumonía en las radiografías de tórax y alertar automáticamente al médico de manera rápida, apuntó la NCKU.
 
La universidad destacó que el proyecto de MedChex es el único de Taiwán que se hizo con el honor de ser destacado.
 
Según Chiang, el sistema fue desarrollado durante los últimos dos años con el objetivo de ayudar a los médicos a diagnosticar la neumonía más rápidamente. Para ello, el equipo creó un modelo de aprendizaje capaz de detectar automáticamente la presencia de neumonía.
 
Usando este modelo de aprendizaje, el sistema puede detectar automáticamente pacientes de alto riesgo al escanear sus radiografías de tórax, indicó Chiang.
 
Si la prueba resulta positiva, el médico recibirá una alerta electrónica, ya sea a través de una computadora o un teléfono móvil, que contiene tanto los escaneos originales como los resultados de la detección.
 
Hasta ahora, el sistema se ha puesto en uso en el Hospital de la NCKU, aumentando considerablemente la eficacia del diagnóstico.
 
Según las 1.400 imágenes que el sistema ha logrado escanear hasta el momento, este ha logrado un 92 por ciento de precisión en la detección de síntomas de neumonía, agregó Chiang.
 
En relación con la pandemia de coronavirus, Chiang apuntó que durante los últimos tres meses, el sistema también se ha utilizado para la detección temprana de pacientes potenciales con COVID-19.

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