Inteligencia artificial: una herramienta en la imagenología para los pacientes positivos a la COVID-19 / Artificial intelligence: an imaging tool for COVID-19 positive patients

RESUMEN Introducción: la enfermedad por SARS-Cov-2 refuerza la importancia del uso de las nuevas tecnologías de la información y las comunicaciones en función del desarrollo e implementación de sistemas de inteligencia artificial que favorecen el diagnóstico. Objetivo: describir la posibilidad del uso de la inteligencia artificial como una herramienta en la imagenología para los pacientes positivos a la COVID-19. Métodos: se realizó una revisión de fuentes bibliográficas en Infomed, SciELO, PubMed y Google Académico, comprendidas en los años 2015 al 2020 con el uso de palabras claves: coronavirus, COVID-19, neumonía, radiografía e inteligencia artificial. Se seleccionaron 28 documentos por su pertinencia en el estudio. Desarrollo: la creación de sistemas de inteligencia artificial que ayuden al diagnóstico médico requiere un enfoque interprofesional de la ciencia y constituye una de las líneas de trabajo en Cuba durante la pandemia. Una condición indispensable para la introducción de la inteligencia artificial en el diagnóstico radiológico es la capacitación que deben recibir los médicos para interactuar con ella, a través de un proceso formativo que incluya una evaluación y explicación de la calidad de los datos asociada tanto al aprendizaje como a las nuevas predicciones. Conclusiones: la utilización de inteligencia artificial mejorará el rendimiento del radiólogo para distinguir la COVID-19; la integración de estas tecnologías en el flujo de trabajo clínico de rutina puede ayudar a los radiólogos a diagnosticar con precisión.

ABSTRACT Introduction: SARS-Cov-2 disease reinforces the importance of the use of new information and communication technologies based on the development and implementation of artificial intelligence systems that favor diagnosis. Objective: to describe the possibility of using artificial intelligence as a tool in imaging for COVID-19 positive patients. Methods: a review of bibliographic sources was carried out in Infomed, SciELO, PubMed and Google Scholar, from 2015 to 2020 with the use of keywords: coronavirus, COVID-19, pneumonia, radiography and artificial intelligence. 28 documents were selected for their relevance in the study. Development: the creation of artificial intelligence systems that help medical diagnosis requires an interprofessional approach to science and constitutes one of the lines of work in Cuba during the pandemic. An essential condition for the introduction of artificial intelligence in radiological diagnosis is the training that doctors must receive to interact with it, through a training process that includes an evaluation and explanation of the quality of the data associated with both learning and to new predictions. Conclusions: the use of artificial intelligence will improve the radiologist's performance to distinguish COVID-19; integrating these technologies into routine clinical workflow can help radiologists diagnose accurately.

Caracterización clínica y radiológica de pacientes positivos a la COVID-19 / Clinical and radiological characterization of COVID-19 positive patients

Introducción: Desde el surgimiento de los primeros casos en la pandemia de la COVID-19, se ha desarrollado una carrera vertiginosa en crear un espacio de investigación para el diagnóstico, tratamiento y control de la enfermedad. Objetivo: Describir las características clínicas y radiológicas de los pacientes con la COVID-19. Métodos: Se realizó un estudio descriptivo, en el período comprendido de marzo a octubre del año 2020, se estudiaron 404 pacientes de todas las edades, ingresados, con diagnóstico confirmado con PCR en tiempo real. Las variables utilizadas fueron: edad, sexo, síntomas y radiografía del tórax. Resultados: El 54,5 por ciento de los pacientes fueron del sexo femenino y entre ellos asintomáticos el 55,9 por ciento; el 36,9 por ciento tenía entre 40 a 59 años de edad, en los menores de 20 años, el 64,9 por ciento no presentó síntomas de la enfermedad al ingreso. Estuvieron asintomáticos el 53,5 por ciento; el 76,6 por ciento de las radiografías positivas correspondieron a los sintomáticos, la tos fue el síntoma más frecuente. La mayor positividad en la radiografía del tórax se encontró en los pacientes mayores de 60 años, se observó como patrón más frecuente, la opacidad en velo, de distribución periférica. Conclusiones: Predominan los pacientes asintomáticos, la positividad de las radiografías es mayor en los ancianos(AU)

Introduction: Since the emergence of the first cases of COVID-19 pandemic, a dizzying race has developed in creating a research space for the diagnosis, treatment and control of the disease. Objective: To describe the clinical and radiological characteristics of patients with COVID-19. Methods: A descriptive study was carried out, in the period from March to October 2020, 404 patients of all ages, admitted, with confirmed diagnosis with real-time PCR, were studied. The variables used were: age, sex, symptoms and chest X-ray. Results: 54.5 percent of the patients were female and 55,9 percent of them were asymptomatic, 36,9 percent were between 40 and 59 years old, in those under 20 years 64,9 percent were not. They presented symptoms of the disease upon admission 53,5 percent were asymptomatic, 76,6 percent of the positive radiographs corresponded to the symptomatic ones, coughing was the most frequent symptom. The greatest positivity in the chest X-ray was found in patients older than 60 years, the most frequent pattern was the opacity in the peripheral distribution veil. Conclusions: Asymptomatic patients predominate, the positivity of radiographs is higher in the elderly(AU)