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“Hay mucho por investigar”

Santiago Bassani es alumno de Ingeniería Informática, y una de las cabezas de COVID-X, un software que pretende identificar casos positivos de coronavirus en sólo tres minutos. ¿Cuál es el destino de esta aplicación?

El viernes 10 de abril la mayoría de los diarios, noticieros televisivos y medios digitales se hicieron eco de una noticia presuntamente alentadora: un grupo de estudiantes de distintas Universidades y carreras habían creado una alternativa para los test rápidos; un sistema que, a partir de estudios realizados con tomografía computada (TC) y rayos X (radiografías) puede determinar casos positivos de coronavirus con gran precisión.

El proyecto lleva el nombre de COVID-X y su impulsor es Santiago Bassani, un alumno de la carrera de Ingeniería Informática del ITBA que, a partir de la propagación de la pandemia, decidió convocar a seis ex compañeros de sus anteriores trabajos. “La idea nació cuando tuve la posibilidad de leer el Paper de la Universidad de Waterloo sobre el uso de redes neuronales para detección de sintomatologías respiratorias de covid-19 (covid-net). Luego de eso analicé otras investigaciones publicadas en la RSNA sobre la correlación entre estudio por imágenes y los resultados de RT-PCR, lo cual daba un poco más de fundamento para la teoría. En ese momento decidimos empezar a investigar sobre la arquitectura ya planteada y seguir el desarrollo desde ese punto”.

La iniciativa congregó un staff multidisciplinario que inicialmente estuvo conformado por los Dres. Martín Infesta y Dr. Hugo Cozzani (Hospital Gutiérrez), como responsables del cuerpo médico; Miguel Mavo (UNEFA), Leonardo Sánchez y Gabriel Salcedo (UNSJ), a cargo de la infraestructura web; y Florencia Gatti (UADE) y Manuel Ponieman, en difusión.  Por su parte, Bassani tomó el mando del desarrollo de nuevos modelos de deep learning.

Al poco tiempo se sumaron otros integrantes, entre los que se destacan Bianca Ritorto, Juan Francisco Li puma, Alan Donoso Naumczuk y Bernhard Karré, todos alumnos del ITBA, quienes están colaborando en el armado de la infraestructura del proyecto.

-Mucho se habló en estos días sobre COVID-X, ¿en qué estadio se encuentra el proyecto? 

-Se encuentra en una etapa experimental, estamos en tratativas con Centros Médicos para que se sumen al proyecto, y así poder ampliar la base de imágenes y poder generar un consenso de ambos lados.  Por el momento es difícil establecer una fecha estimada. Hay muchos factores a tener en cuenta. El proyecto es netamente de investigación y en caso de llegar a un resultado satisfactorio sería una herramienta más para el cuerpo médico. No es algo que vayamos a destinar para el público general.

-Sos alumno del ITBA y por lo que tengo entendido, no tenías experiencia en el área médica, ¿Qué te llevó a querer involucrarte?

-Siento que el área médica es una de las pocas que te permite ver cómo un avance puede tener tremendo impacto en la sociedad: hay mucho por investigar desde el punto de vista tecnológico.

-En otras entrevistas comentaste que la idea es que sea una alternativa a los test rápidos, ¿de qué manera buscan que los médicos lo incorporen?

-En principio la herramienta generaría un diagnóstico presuntivo que queda a interpretación del médico de turno. La idea es integrar esta solución a los Centros Médicos a partir del uso de una plataforma web en la cual puedan subir las imágenes a analizar. Esto se debe a que la infraestructura de cada Hospital es única y para poder alcanzar a la mayor parte de ellos debemos utilizar un medio que les resulte accesible.

Si bien el proyecto está bien encaminado, Bassani reconoce que quedan bastantes etapas por delante: En principio nos basamos en los modelos ya existentes y eso aceleró el desarrollo porque había un camino por dónde ir. Luego decidimos integrar información clínica a la red para que tenga un contexto sobre el análisis que lleva a cabo y pasamos a utilizar el formato DICOM de imágenes médicas el cual genera una densidad de información muchísimo mayor. El problema es poder entrenar un modelo para que sea estable donde tiene mucha cantidad de parámetros y un dataset pequeño en comparación. Para poder solucionar estos problemas, sumamos el uso de Data Augmentation donde introducimos ruido en las imágenes y rotaciones para que el modelo pueda generalizar”.

-¿Qué repercusiones tuvieron a partir de la difusión mediática? ¿Los contactaron desde algún organismo gubernamental?

-Hubo repercusiones fuertes. Desde empresas que ofrecieron sus plataformas en la nube para seguir el desarrollo, hasta personas que ofrecieron su conocimiento y tiempo para la programación. Por otro lado, también se generó una ilusión sobre el propósito y finalidad de este proyecto lo cual tuvimos que aclarar en reiteradas ocasiones. Con respecto a las entidades gubernamentales, tuvimos un acercamiento, pero simplemente no estamos en la etapa adecuada para poder brindar ayuda al sistema de salud.  Sí nos encontramos en diálogo con distintos fabricantes de maquinaria médica para generar un acuerdo y poder seguir adelante el proyecto, integrando el sistema a sus soluciones. Pero buscamos que más Centros de Salud abran sus puertas para generar así una solución que se acomode a ellos.

-¿Cuáles son los próximos pasos?  ¿Qué aporte creés que va a brindar COVID X?

-Nos enfocamos en dos áreas. Por un lado, en generar un estándar para el uso de esta tecnología.  Y por el otro, lograr un modelo que ayude en esta pandemia. Yo creo que COVID-X tiene implicancias a largo plazo. Es decir, el cuerpo médico involucrado ve muy plausible la posibilidad de ayudar en el diagnóstico presuntivo de otro tipo de enfermedades y eso puede significar un cambio importante en el ámbito. Por el momento nos focalizamos en el desarrollo para generar una ayuda en esta pandemia.