Investigadores de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) están seleccionando y evolucionando redes neuronales para desarrollar una aplicación capaz de discernir en radiografías de tórax y tomografías si pacientes con síntomas de neumonía están infectados por COVID-19.
La rectora de la UPCT, Beatriz Miguel, y el consejero de Empleo, Investigación y Universidades, Miguel Motas, han visitado este mediodía uno de los laboratorios de la UPCT en los que se desarrolla la investigación.
La Fundación Séneca de la Región de Murcia financia con 10.000 euros, dentro de su programa COVI+D, este proyecto, que cuenta con la recomendación del Instituto de Salud Carlos III.
El proyecto 'Una solución de deep-learning para la determinación automática de COVID-19 en imágenes médicas de tórax' está siendo desarrollado, bajo la dirección de Juan Zapata, por el grupo de investigación en Desarrollo de Sistemas y Circuitos Eléctrónicos y Microelectrónicos, cuyo responsable es Ginés Doménech.
La rectora y el consejero también han visitado el Servicio de Diseño Industrial y de Cálculo de la UPCT que ha elaborado 80.000 pantallas de protección y otros elementos de protección para sanitarios durante la pandemia, al tiempo que también ha desarrollado isótopos para las PCR que están siendo evaluados como producto sanitario.
Las pruebas con el respirador para enfermos de Covid19, cuyo proceso de fabricación en la Región ha desarrollado la UPCT, también ha estado entre los proyectos biomédicos de la Politécnica que ha conocido hoy el consejero Motas.