Inteligencia artificial para detectar neumonía

Investigadora principal: Olga Lucía Quintero Montoya.
 

Es una herramienta basada en inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas, útil para la toma de decisiones médicas con la que se busca apoyar la labor de los radiólogos. Mediante algoritmos para la detección de alteraciones en la radiografía y tomografía de tórax, acompañados de un sistema de tele-radiología, se espera fortalecer el sistema de salud en el diagnóstico temprano de COVID-19. Esta investigación busca crear y validar una herramienta de tamizaje con impacto en las regiones más apartadas de Colombia donde el sistema hospitalario no dispone de servicios de teleradiología y donde, según los epidemiólogos, también llegará la enfermedad.
 

“Es un estudio que tiene y busca la validación médica clínica, lo que es muy importante en este tipo de ayudas a la toma de decisiones basadas en inteligencia artificial. Se trata de que los expertos médicos sean los validadores con todo el formalismo de la medicina de este desarrollo”, señala Olga Lucía Quintero, doctora en Ingeniería de Sistemas de Control e investigadora principal, quien destaca la dirección médico-científica de este estudio por parte del doctor Emmanuel Salinas Miranda, reconocido radiólogo que hace su investigación posdoctoral en el Hospital Monte Sinaí, de Canadá.

Instituciones participantes: EAFIT, Universidad CES y Hospital Monte Sinaí (Canadá). Intervienen expertos en ingeniería, física, matemática y especialistas de instituciones como el Hospital Pablo Tobón Uribe, Fundación Universitaria San Vicente de Paúl, Universidad de Antioquia e Instituto Tecnológico Metropolitano.

Coinvestigador: Christian Andrés Díaz León.