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Alibaba y su aporte contra el coronavirus: diseña software que lo detecta en segundos y con 96% de efectividad

Alibaba y su aporte contra el coronavirus: diseña software que lo detecta en segundos y con 96% de efectividad

Alibaba y su aporte contra el coronavirus: diseña software que lo detecta en segundos y con 96% de efectividad
El desarrollo del gigante del ecommerce ya está funcionando en 160 hospitales chinos y es capaz de analizar imágenes de tomografías computadas
20.03.2020 18.09hs Innovación

Un programa de software de Alibaba Cloud basado en algoritmos de aprendizaje profundo tiene una precisión del 96% de aciertos en el diagnóstico de la neumonía por coronavirus para diferenciarla de la neumonía común u otras afecciones pulmonares, según fuentes de la compañía.

El centro de investigación Damo de Alibaba Cloud, filial de computación en la nube del gigante chino del comercio electrónico Alibaba, ha informado de que el 96 % de éxito se basa en una primera muestra ejemplar de 660 tests, por lo que no tiene las garantías certificadas de momento.

El programa, que ya se usa en más de 160 hospitales de China, analiza imágenes de tomografía axial computada (TAC) con una mayor velocidad de lo que puede hacer un médico.

Según Alibaba Cloud, si un médico suele tardar entre 5 y 15 minutos en estudiar las imágenes de un TAC para llegar a un diagnóstico, el software lo hace en 3 o 4 segundos.

No obstante, la empresa ha matizado que la solución de software para ayudar a detectar el covid-19 tiene que ser usada siempre por un médico, para que le sirva como un complemento.

El algoritmo de "deep-learning" (aprendizaje profundo) fue entrenado con 5.000 imágenes de TAC y hasta el pasado día 14 había analizado ya 240.000 imágenes, con una media de 13.000 diarias.

El aprendizaje profundo es un tipo de "machine-learning" (aprendizaje automático por máquinas) e inteligencia artificial que usa una red neuronal artificial y sube escalones jerárquicos desde un aprendizaje sencillo inicial a los sucesivamente más complicados, por eso mejora su precisión cuantas más muestras obtiene.

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