Nicolás Ramos, Ricardo Pérez y Joel Quispe, estudiantes avanzados de la carrera de Ingeniería de la UNJu, presentaron en UNJu Radio 92.9 tenly.net, una página web que a través de un algoritmo de visión artificial puede analizar y detectar covid-19 a partir de una lectura automática de radiografías torácicas.
Sobre los inicios del proyecto, Ricardo Pérez detalló: «Todo comenzó por una charla de whatsapp en el que habíamos visto que una persona en Estados Unidos había compartido su algoritmo de inteligencia artificial e invitaba a las personas para poder mejorarlo, aún así, nosotros notamos que habían algunos errores en el etiquetado de datos, nuestro trabajo fue el de mejorar ese etiquetado y así logramos presentar nuestro algoritmo, una vez terminado ese trabajo, de ahí ya pensamos en la página web».
Al ser consultado por la articulación con el Comité Operativo de Emergencia de la provincia, Pérez aseguró: «Aún con el COE no aprobaron el uso porque lo vieron como si fuera orientativo, porque el dataset no es muy extenso o sea que para obtener una mayor precisión el algoritmo necesitaría una mayor cantidad de fotos».
«Aún así, el algoritmo está muy bien hecho, tiene una precisión muy elevada y clasifica adecuadamente varios casos, realizamos pruebas con imágenes reales y los clasificaba correctamente, obviamente que puede fallar porque no tiene un 100% de precisión y no «aprendió» de un dataset extenso como se debería, cualquier persona dedicada a deep learning o meachine learning lo entendería, para explicarlo es como ir a rendir una materia que tiene una extensión de 10 unidades, el algoritmo conoce en precisión solamente 4 unidades, para mejorar la efectividad, lo que sería «estudiar las 10 unidades» el algortimo necesitaría mayor cantidad de imágenes, normalmente en este tipo de disciplinas se necesitarían de base 100 mil imágenes o alcanzar 1 millón de imágenes».
Al ser consultado por el funcionamiento de la web, Joel Quispe detalló: «La página que nosotros le presentamos tiene una información de uso en principio de lo que hace la web y lo que hace el algoritmo, al final tiene un formulario donde se llenan ciertos campos y en el campo principal tiene para subir la radiografía, el usuario sube la radiografía, el algoritmo analiza la radiografía, se fija si tiene o no covid-19 y como resultado brinda un porcentaje confirmando si la radiografía presenta rasgos característicos del covid-19 o no».
Nicolás Ramos, el tercer integrante del proyecto, habló sobre la precisión del algoritmo: «el algoritmo tiene una precisión del 97%, el que fue presentado en Canadá, tenía una precisión del 90%, o sea nosotros mejoramos la precisión en un 7%, la misma puede ir mejorando o aumentando, según nosotros vayamos contando con mayores radiografías de covid-19, por eso, para nosotros es importante contar con mayor cantidad de radiografías de personas que padecieron covid-19».
Por último Ricardo Pérez retomó las cuestiones legales que tienen en cuenta en el uso de la tecnología en el campo de la salud: «por ahora sirve como apoyo, en ningún momento queremos que esto sirva como diagnóstico final, porque siempre hay personas que van a querer hecharle la culpa a alguien si pasa algo, entonces estamos por hacer todo un marco legal del uso de la inteligencia artificial en la salud para que nosotros no estemos perjudicados ante el mal uso de la misma».
