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Herramienta basada en Inteligencia Artificial para la detección de probable COVID-19 en radiografías de tórax frontales



En ITMS estamos comprometidos con la salud mundial y es por eso que queremos ayudar a combatir la pandemia de COVID-19. Desarrollamos esta herramienta de IA capaz de procesar radiografías de tórax frontales e identificar el estado más probable entre los siguientes 3:

  • Normal. (sin presencia de neumonía ni COVID-19)
  • Neumonía bacteriana o viral. (excepto por SARS-CoV-2)
  • COVID-19

Para seleccionar el conjunto de datos usado para el entrenamiento de este modelo, se siguieron las recomendaciones de [1], combinando la información de 3 conjuntos de datos disponibles públicamente:

  • COVID-19 Image Data Collection [2]
  • COVID19 Chest X-ray Dataset Initiative[3]
  • Chestx-ray8 CXR data [4].

El desempeño alcanzado en cuanto a sensibilidad es de 99,0%, 89,0% y 96,8% para la clase Normal, Neumonía y COVID-19, respectivamente.

Esta herramienta no posee validez clínica y debe usarse sólo por profesionales médicos, bajo su responsabilidad.

  • [1] Linda Wang and Alexander Wong. COVID-Net: A Tailored Deep Convolutional Neural Network Design for Detection of COVID-19 Cases from Chest X-Ray Images. arXiv, 2020.
  • [2] Joseph Paul Cohen, Paul Morrison and Lan Dao. COVID-19 image data collection. arXiv 2003.11597, 2020.
  • [3] Chung et al. Figure 1 COVID-19 chest x-ray data initiative, 2020.
  • Github
  • [4] Xiaosong Wang, Yifan Peng, Le Lu, Zhiyong Lu, Mohammadhadi Bagheri, and Ronald Summers. Chestx-ray8: Hospital-scale chest x-ray database and benchmarks on weakly-supervised classification and localization of common thorax diseases. In 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pages 3462–3471, 2017.

Las imágenes que se envian, no deben tener información sensible de los pacientes y deben estar en formato .PNG, .JPG o .DCM. Luego de que la IA procesa las imágenes, éstas son eliminadas.


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