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Científicos detectan presencia de Covid-19 con rayos X en minutos

  • Con información de Univisión
23 de enero de 2022, 17:01
Covid-19
Los científicos se apoyaron con la inteligencia artificial para desarrollar la investigación. (Foto: Pixabay)

Los científicos se apoyaron con la inteligencia artificial para desarrollar la investigación. (Foto: Pixabay)

Los investigadores resaltan que esto permite detectar la presencia de la enfermedad en cuestión de minutos. 

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Un grupo de investigadores de Escocia desarrolló una nueva tecnología de rayos X, apoyada con la Inteligencia Artificial, que podría evitar a la población someterse a las molestas pruebas PCR para detectar el Covid-19

El estudio realizado por científicos de la Universidad del Oeste de Escocia (UWS) resalta que se puede detectar con gran precisión la presencia de Covid-19 en solo dos minutos y con la efectividad del 98%, lo que significa que es mucho más rápida que una prueba PCR, la cual arroja resultados después de dos horas. 

“Se espera que la tecnología se pueda usar más adelante para ayudar a aliviar la demanda de pruebas en las áreas de urgencias de los hospitales, particularmente en países donde las pruebas son pocas”, destaca el reporte.

Tecnología revolucionaria 

Dicha tecnología de rayos X se basa en una técnica de Inteligencia Artificial que compara detecciones con una base de datos de alrededor de 3,000 imágenes pertenecientes a pacientes con Covid-19, personas sanas y personas con neumonía viral, de acuerdo con la investigación.

Durante una larga fase de prueba, la técnica demostró tener una precisión de más del 98%, destacaron los investigadores.

Las pruebas PCR tardan hasta dos horas en arrojar sus resultados.
Las pruebas PCR tardan hasta dos horas en arrojar sus resultados.

Expansión de estudios 

"Varios países no pueden realizar un gran número de pruebas de Covid-19 debido a las pocas herramientas de diagnóstico, pero esta técnica utiliza tecnología de fácil acceso para detectar rápidamente el virus”, explica el profesor Naeem Ramzan, director del  Centre for Affective and Human Computing for SMART Environments de la UWS.

El equipo ahora busca expandir el estudio, integrando una mayor base de datos de imágenes de rayos X adquiridas por diferentes modelos de máquinas de rayos X, para evaluar la idoneidad del enfoque en un entorno clínico.

*Con información de Univision. 

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