Clínica Universidad de Navarra participa en un estudio, multicéntrico e internacional, para crear un algoritmo de inteligencia artificial capaz de establecer la extensión del daño pulmonar provocado por el coronavirus, y diferenciar una neumonía por COVID de otra convencional. Este proyecto está liderado por Siemens Healthineers.

Junto a otros seis hospitales europeos y americanos, Clínica Universidad de Navarra recoge y analiza los datos radiológicos obtenidos de tomografías computarizadas (TC) de tórax de pacientes sospechosos o positivos.

“El estudio radiológico es de gran utilidad para realizar el diagnóstico y para evaluar las complicaciones. Además, de nuestras observaciones preliminares también podemos deducir que puede ser útil para el seguimiento de los pacientes y para establecer la respuesta al tratamiento”, reconocen los especialistas de Clínica Universidad de Navarra.

Generar una herramienta que analice la afectación por el virus en los estudios de TC

Con los estudios de las tomografías computarizadas TC, el software facilitado por Siemens Healthineers analiza de forma automática las exploraciones, segmenta el pulmón para diferenciar los lóbulos pulmonares y analiza el porcentaje de tejido pulmonar afectado.

“La neumonía por coronavirus se caracteriza por una afectación tenue y difusa que suele predominar en la periferia de los pulmones. En la neumonía convencional se suele observar una consolidación que puede ocupar uno o más lóbulos pulmonares”, aclaran desde Clínica.

Una vez aprobada, la implementación de esta herramienta tendrá un gran impacto en el diagnóstico de los pacientes, ya que permitirá a los especialistas actuar con mayor rapidez ante posibles repuntes u oleadas del virus en el futuro.

Además, favorecerá retomar la actividad y la atención al resto de pacientes de forma más segura.