Trabajan en cámaras infrarrojas e inteligencia artificial para detectar COVID-19

Investigadores de TecSalud (México) y el MIT colaboran para el desarrollo de un sistema de detección rápida y temprana de COVID-19 con el uso de cámaras infrarrojas e inteligencia artificial.

El sistema Termal COVID-19 busca patrones de temperatura y respiración en personas enfermas al tomarles lecturas de su calor corporal en espalda, pecho y rostro, explicó José Tamez, investigador de TecSalud.

“Además de la variación en la temperatura buscamos patrones de respiración, que son distintos en una persona enferma“, dijo.

“Es como cuando el doctor te revisa con el estetoscopio y te dice que respires, pero en lugar de estar contacto directo vamos a estar alejados utilizando la tecnología infrarroja”, agregó.

La idea principal empezó con Guillermo Torre, rector de TecSalud, en la búsqueda de desarrollar un dispositivo médico con una aplicación más amplia con el MIT.

“En este proyecto en el que TecSalud está colaborando con investigadores de una institución de prestigio como el MIT, se refleja la colaboración y esfuerzo para enfrentar de una manera más rápida la propagación del COVID-19“, dijo Torre.

“Sin duda, se generarán grandes resultados que podrán ser aplicables en un corto plazo”.

Víctor Treviño, líder del grupo de Bioinformática para el Diagnóstico Clínico de TecSalud, destacó la colaboración Tec-MIT para realizar esta investigación.

“Este proyecto es producto de esa colaboración. Incluso el MIT nos proporcionaron las cámaras que estamos usando y eventualmente estos datos los vamos a compartir para la investigación en conjunto”, dijo Treviño.

Este método tendría las siguientes ventajas en la lucha contra la pandemia: detección temprana del COVID-19; realización de pruebas masivas en corto tiempo y seguridad para el personal médico.

“Es una prueba en donde el usuario no tiene contacto con la persona que tiene COVID-19 y no está expuesta al riesgo de un contagio; además, permite tener de forma rápida el resultado del diagnóstico“, dijo Tamez.

La prueba se puede realizar en un espacio habilitado como una cabina o una habitación, donde se instala la cámara infrarroja.

El paciente debe quitarse la ropa de la parte superior del cuerpo, de la cintura hasta la cabeza, para evitar que las prendas interfieran con la lectura de temperatura; en el caso de las mujeres pueden permanecer en top o sostén.

En esta fase de validación de datos, a la persona se le toman cuatro videos: uno por cada lado (frente, parte posterior, derecha e izquierda) para tomar su temperatura corporal mientras sostienen la respiración durante 10 segundos.

Un algoritmo analiza los resultados obtenidos y los compara con los que existen ya en una red neuronal para saber si hay alguna anomalía.

“La captura es de forma remota y es un procedimiento rápido.

Como el análisis es instantáneo, al momento de usar la cámara ya se puede saber si la persona tiene probabilidad de que tenga COVID-19 u otra enfermedad respiratoria”.

“(Buscamos) pequeños patrones de respiración que estén asociados con la enfermedad.

Por ejemplo, si un pulmón está dañado posiblemente vamos a saber qué área del pulmón, la temperatura de la piel y la dinámica de respiración”, señaló Tamez.

Servando Cardona, director nacional de investigación clínica de TecSalud, dijo que las cualidades del sistema también permitirían realizar pruebas masivas.

“Imagínate que estas cámaras las colocas afuera de una escuela, un banco o un aeropuerto, que son los lugares de mayor concentración de personas y te permitan reconocer los patrones de calor de una persona y detectar si tiene o no COVID-19”, explicó.

“La idea es hacer tamizajes de 50 en 50 personas, para detectar aquellas que tienen alto riesgo de tener COVID-19, y luego las separas para hacer una prueba diagnóstica definitiva“.

La alianza entre investigadores surgió cuando el MIT, en su búsqueda de colaboradores internacionales, quiso validar una tecnología para buscar patrones en imágenes infrarrojas del rostro.

Fue cuando el Tec se unió al proyecto, ya que los doctores Tamez y Treviño cuentan con experiencia con este tipo de imágenes en cáncer de mama y otras enfermedades.

El Dr. Treviño explicó que cada grupo de investigadores utilizará su propia metodología para este mismo reto, hecho que puede generar un mayor impacto.

“Creo en realidad que cualquiera de las dos tecnologías va a generar resultados.

Habrá que ver cuál tiene mayor precisión y en qué casos; incluso a lo mejor el dispositivo podría ser una combinación de ambas”, consideró Treviño.

“Es una validación muy fuerte. Si fuera solamente el Tec, el impacto sería tal vez más local, pero aquí estamos hablando de una colaboración internacional. Entonces tenemos un impacto mundial”, dijo Tamez.

Los investigadores del MIT encargados del proyecto son Regina Barzilay y Adam Yala, quienes anteriormente han trabajado en métodos para la detección temprana del cáncer, de forma similar que Tamez y Treviño.

El Dr. Treviño aclaró que el proyecto está en la fase de pruebas y recopilación de información con pacientes de COVID-19.

Será aproximadamente en agosto cuando puedan realizar una prueba piloto completa en la que validarán cuál algoritmos puede ser el mejor para el diagnóstico.

“La primera etapa es validar si hay algo de diferencia entre personas que tienen COVID-19 y las que no.

Todavía estamos en una fase temprana. Si pasamos esta primera etapa lo siguiente es colocar todo en un paquete para presentarlo ante la Cofepris y la FDA”, añadió Tamez.

El doctor Treviño destacó que para las pruebas también han recibido apoyo de los hospitales San José y Zambrano Hellion, así como de médicos residentes que son estudiantes de la Escuela de Medicina del Tec de Monterrey.

“Si hacemos las cosas correctas y se demuestra que es un dispositivo confiable, fácilmente podría ser instalado en muchos hospitales.

“Podríamos saber si una persona tiene síntomas de influenza, COVID o neumonía y poder tratarlo.

Sería lo ideal, para que en un futuro este dispositivo pueda ser utilizado por décadas”, finalizó Tamez.

Fuente: Noticias de la Ciencia