Diseño de un sistema de detección de la enfermedad del COVID-19 por coronavirus (SARS-COV-2) en imágenes de rayos X de tórax

Abstract

En la actualidad, el campo de la inteligencia artificial se encuentra en un auge sostenido, debido al avance de las redes neuronales a través del "aprendizaje profundo". La empresa Smart Motion, ubicada en Lima-Perú, inmerso en este entorno de trabajo, se ha propuesto innovar en este ámbito y sobretodo aportar al desarrollo del país de manera consistente, según la coyuntura actual. En el Perú, el uso de las redes neuronales de "aprendizaje profundo", están limitadas sobre todo a las áreas de gestión, negocios y marketing. Es así, que entorno a la pandemia por SARSCoV- 2, se evidenció la falta de "herramientas inteligentes" que colaboren en la recolección y procesamiento de datos, detección, diagnóstico y adecuada medicación del Covid-19, tanto en personas asintomáticas o sintomáticas. Las herramientas actuales que se usan para la detección de la enfermedad, como son las pruebas serológicas o "rápidas" tienen una baja taza de detección con un alto índice de falsos positivos y negativos, además, las pruebas moleculares tienen un tiempo muy alto de demora en la espera de resultados. El presente trabajo, tiene como objetivo, diseñar y desarrollar un sistema de detección de la enfermedad del coronavirus "Covid-19", rápido y eficiente. Se usa para ello, un sistema de decisión basado en redes neuronales de aprendizaje profundo, aplicado sobre imágenes de "rayos x" de tórax, para lo cual ocupo el cargo de desarrollador principal. El nombre del proyecto es “IACovidX”. Los objetivos específicos son: determinar la arquitectura RNC, selección de datasets, realizar el preprocesamiento, procesamiento y finalmente la simulación.