Antecedentes
La pandemia del COVID-19 se ha extendido por todo el mundo con una velocidad y mortalidad alarmantes. La clasificación inmediata de pacientes sospechosos con infecciones torácicas causadas por COVID-19 mediante TC de tórax puede ser de ayuda cuando los resultados del test viral se retrasan.
¿Cuál fue el propósito del estudio?
Desarrollar y validar un sistema de inteligencia artificial (IA) para calificar la probabilidad y el alcance de COVID-19 pulmonar en tomografías computarizadas de tórax utilizando los sistemas de puntuación de gravedad CO-RADS y TC.
Materiales y métodos
CORADS-AI consta de tres algoritmos de aprendizaje profundo que segmentan automáticamente los cinco lóbulos pulmonares, asignan una puntuación CO-RADS para la sospecha de COVID-19 y asignan una puntuación de gravedad de la TC para el grado de afectación parenquimatosa por lóbulo. Este estudio incluyó retrospectivamente a pacientes que recibieron una tomografía computarizada de tórax sin contraste debido a la sospecha clínica de COVID-19 en dos centros médicos. El sistema fue entrenado, validado y testeado con datos de uno de los centros. Los datos del segundo centro sirvieron como un conjunto de prueba externo.
