Procesado de imágenes para el diagnóstico de la COVID-19
- Autores: Wilmar Hernandez, Alfredo Mendez, Urbano Solis Cartas, Jorge Luis Valdés González, Sonia Noemí González Benítez
- Localización: Revista Cubana de Reumatología: RCuR, ISSN-e 1606-5581, ISSN 1817-5996, Vol. 25, Nº. 2, 2023
- Idioma: español
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Resumen
Introducción: El diagnóstico positivo de COVID-19 en pacientes paucisintomáticos constituye una prioridad para minimizar la propagación de la enfermedad. La no existencia de manifestaciones respiratorias dificulta el diagnóstico y facilita la propagación. Ante esta situación es necesario adoptar soluciones técnicas que permitan el diagnóstico en este tipo de pacientes.
Objetivo: Describir el software de procesado de imágenes reumatológicas y dermatológicas en el diagnóstico de pacientes paucisintomáticos con COVID-19.
Métodos: Se diseñó y elaboró un software basado en un algoritmo para el diagnóstico de COVID-19 en pacientes paucisintomáticos. El procedimiento constó de tres etapas; la primera de ellas se relacionó con el procesado de imágenes y todos sus elementos relacionados; la segunda etapa se orientó hacia la identificación de preguntas a modo de anamnesis médica. La tercera etapa se centró en la identificación y análisis de resultados de exámenes de laboratorio y la definición de las recomendaciones finales en base al resultado final.
Resultados: Se diseñó un software basado en un algoritmo que incluye tres etapas y se basa en porcentajes de coincidencia, orientando al usuario en la conducta a seguir en dependencia del porcentaje de coincidencia. Inicia con la captura de una imagen y se siguen aspectos clínicos, epidemiológicos y de laboratorio de la COVID-19.
Conclusiones: El algoritmo de aproximación diagnóstica de la COVID-19 tiene facilidades de uso, bajo costo de utilización y comodidades para su implementación, convirtiéndolo en una herramienta tecnológica al servicio de la salud humana para frenar la propagación de la COVID-19.
