La idea del proyecto es buscar un método de aproximación de diagnóstico y pronóstico de COVID-19 que sea asequible, rápido y fiable, mediante la inteligencia artificial. La COVID-19 afecta principalmente a los pulmones, y su grado de afectación tiene tanto implicación diagnóstica como pronóstica, por lo que se le realizan placas de tórax a la casi totalidad de pacientes en los que se sospecha la enfermedad.
Estamos recopilando la mayor cantidad posible de radiografías simples de tórax para compararlas con resultados de test genéticos de virus SARS-CoV-2, y así poder entrenar un algoritmo de aprendizaje profundo que será capaz de diferenciar los casos positivos de los negativos antes de los resultados del test, e incluso en aquellos positivos, poder hacer una aproximación del pronóstico del paciente.
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