X-COV, el proyecto español para mejorar la detección de COVID-19 que ha ganado un concurso de la Unesco

Un proyecto impulsado por un grupo de estudiantes y un profesor de la Facultad de Ciencias Físicas de la Universidad Complutense se ha proclamado ganador del Hackathon CodeTheCurve, impulsado por la Unesco para contribuir a la lucha contra la pandemia. La herramienta X-COV, desarrollada con “técnicas de Inteligencia Artificial y Deep Learning” –apuntan desde la UCM–, permite detectar y evaluar la gravedad de pacientes sospechosos de tener COVID-19 gracias a la información obtenida en miles de radiografías de afectados, atendidos en hospitales de la Comunidad de Madrid.

“Si introduces la imagen [una radiografía de tórax], la red es capaz de detectar con más de un 90% de acierto si tiene COVID-19 o no, aunque estamos intentando mejorar el porcentaje. Permite identificar si es SARS o si es una neumonía bacteriana; es una manera de ayudar al radiólogo para agilizar su trabajo”, explica Nerea Encina, estudiante del último curso del grado de Física, aunque destaca que el resultado que aporte la herramienta diseñada “no sustituye al diagnóstico médico”.

El líder del proyecto, el profesor de la Facultad de Ciencias Físicas de la UCM Joaquín López, explica que X-COV es de gran ayuda en países que no se han visto desbordados por la pandemia y donde sus profesionales no han estado tan familiarizados con esta patología. “Si esta herramienta se puede crear, nos gustaría que haya países que se beneficien de la cantidad de pacientes que han pasado por los hospitales de España”, apunta López. El grupo de investigación de la universidad pública madrileña ha contactado con radiólogos de países como India, Palestina, Venezuela y Costa Rica para conocer sus necesidades y limitaciones, explica el docente.

La plataforma está disponible online para cualquiera que necesite utilizarla, pero sus desarrolladores recuerdan que todavía no está validada y por eso piden que se “use con precauciones”. “No es un instrumento de toma de decisiones clínicas ni radiológicas”, advierten en su web. Ese será el siguiente paso, conseguir que se certifique y para ello están en busca de financiación que les permita realizar el “proceso de validación”. “Es lo que resulta más costoso”, apunta López. Por ahora han recibido 20.000 dólares de Google, aunque también se han dirigido al Instituto Carlos III.

Con esta herramienta también se puede conseguir una valoración de la evolución del paciente. Si el profesional sanitario aporta diferentes radiografías obtenidas a lo largo del tiempo, obtendrá una resultado que le permitirá saber si es un “caso responde bien, si hay dudas o si ya está listo para darle el alta”, reseña López. A estas conclusiones llegan gracias a la inteligencia artificial y por las placas aportadas por varios hospitales madrileños, acompañadas de las interpretaciones realizadas por sus radiólogos. “Los hospitales se están poniendo al día a la hora de usar la información que se está generando para predecir en qué momento un paciente se puede poner peor o ya está listo para darle el alta”, añade el profesor de la Facultad de Ciencias Físicas de la UCM. 

El proyecto cuenta con la colaboración del Hospital Clínico, el de Fuenlabrada y el 12 de Octubre, además están en conversaciones con La Paz. El tratamiento de estos datos ha sido una de las preocupaciones de los investigadores, López reseña que no han “necesitado gran información privada de los pacientes”. Según explica, toda con la que trabajan “está ya anonimizada”. “Los datos que se requieren del paciente son mínimos. Para caracterizar distintas patologías necesitamos una secuencia de radiografías, un rango de edades y si es hombre o mujer”, destaca.

El proyecto se ha gestado de forma online y ha sido promovido por investigadores vinculados a la universidad pública, cuatro de ellos a punto de acabar la carrera, Isabel Gallego, Paula del Burgo, Adrián Belarra y Nerea Encina; una que está cursando un doctorado, Clara Freijo y el profesor López. “Éramos conscientes de que era un buen proyecto y que íbamos a aprender un montón, pero no imaginamos que íbamos a llegar tan lejos. Nos ha servido a aportar un granito de arena, viendo las noticias de los sistemas sanitarios colapsados. Es una herramienta que da una solución a un colapso sanitario”, destaca Encina sobre el resultado de la competición internacional.

El triunfo en el Hackathon CodeTheCurve ha generado interés en varias empresas, que están estudiando de qué manera les pueden ayudar. Aún así, a pesar del acercamiento de compañías privadas, el docente de la UCM apuesta por sacar adelante este proyecto en colaboración con la universidad. “Sería una de las mejores maneras”, concluye.

Junto a la Unesco, el Hackathon CodeTheCurve también está organizada por las empresas IBM y SAP. Los investigadores de la UCM conformaron el único equipo español que llegó a la final. En ella obtuvieron el primer premio en la categoría Social and health issues (Problemas sociales y de salud) y su proyecto fue declarado ganador absoluto (Master winner). Este resultado contribuye a mejorar el currículum de los estudiantes pocos meses antes de salir al mercado laboral. “Su panorama me preocupa. Van a salir con un nivel de paro alto y la economía dañada”, explica López, con la esperanza de que la visibilidad internacional de esta investigación les facilite alguna oportunidad.