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Diagnóstico inteligente de COVID-19 mediante deep learning aplicado a imágenes de tomografía computarizada
(2023-01) Aguirre Moreau, Pablo Alberto; Araya, Mauricio; Departamento de Informática; Solar, Mauricio
El COVID-19 ha causado estragos en los sistemas de salud de los países afectados, debido a su naturaleza altamente contagiosa los centros médicos no cuentan con la capacidad suficiente para atender a los pacientes con síntomas por lo que se vuelve deseable el uso de una herramienta que permita analizar rápidamente las imágenes de tomografía computarizada del tórax en busca de un diagnóstico. En este trabajo se propone una solución basada en redes neuronales que permita clasificar imágenes CT en COVID-19 o No COVID-19 según las lesiones presentes en ellas. Para esto se hizo un modelo compuesto por una red neuronal base y un componente adicional para proveer información detallada de las imágenes. Los principales resultados obtenidos son AUC 0,67, recall 0,65 y specificity 0,69. Los resultados indican que el modelo tiene cierta capacidad de discriminación entre COVID-19 y No COVID-19 pero no se compara con las propuestas del estado del arte, sin embargo, el potencial de mejora que tiene la solución propuesta es grande.