Estados Unidos.- Un grupo de investigadores desarrollaron un modelo de aprendizaje de contraste que “aprende” a partir de imágenes compuestas en 2D construidas a partir de imágenes del tórax en 3D, para detectar la función pulmonar comprometida en pacientes con covid prolongada.
El estudio sostiene que esta técnica permite la transferencia de aprendizaje, luego transmite información de diagnóstico pulmonar de una tomografía computarizada a una radiografía de tórax, lo que permite que el equipo de rayos X de tórax detecte anomalías como si esos pacientes hubieran usado una tomografía computarizada.
La investigación, desarrollada por científicos de la Universidad de Iowa (Iowa City, IA, EUA), demostró que el modelo de aprendizaje contrastivo podía ser aplicado para detectar la enfermedad de las vías respiratorias pequeñas, que es una etapa temprana de la función pulmonar comprometida en pacientes con Covid prolongada, logrando diferenciar la gravedad de la función pulmonar y separando a aquellos con enfermedad de las vías respiratorias pequeñas de los que padecen problemas respiratorios más avanzados.
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Según la publicación de MedImaging, los investigadores basaron su modelo en tomografías computarizadas de 100 personas infectadas con la cepa del Covid-19 original diagnosticados entre junio y diciembre de 2020. Muchos de estos con enfermedad de las vías respiratorias pequeñas, que afecta a una red de más más de 10.000 tubos en el nexo en el pulmón donde el aire oxigenado se mezcla con la sangre para ser transportado por todo el cuerpo, lo que limita el intercambio de oxígeno y sangre en los pulmones e impide la respiración en general.
Además, el estudio indica que los científicos recopilaron puntos de datos en dos intervalos en las tomografías computarizadas de los pulmones: cuando el paciente inhalaba y cuando exhalaba, lo que permitió avanzar en el modelo de detección para poder separar a los pacientes con enfermedad de las vías respiratorias pequeñas de aquellos con complicaciones más avanzadas, como el enfisema.
“El estudio demostró de manera independiente que los pacientes con post-COVID tienen dos tipos de lesiones pulmonares (enfermedad de las vías respiratorias pequeñas y fibrosis/inflamación del parénquima pulmonar) que son persistentes después de haberse recuperado de su infección inicial por SARS CoV-2”, expresó Alejandro Comellas, profesor clínico de medicina interna, pulmonar, cuidados intensivos y ocupacional de Iowa y coautor de este estudio.
Asimismo, los doctores Ching-Long Lin, Edward M. Mielnik y Samuel R. Harding, aseguraron que, el nuevo elemento del modelo; es tomar información de tomografías computarizadas en 3D que muestran el volumen pulmonar y transferir esa información a un modelo que mostrará estas mismas características en imágenes en 2D con radiografías de tórax, para detectar estos resultados con perspectivas más amplias.
Por Elvys Minaya