Las noticias: Un acceso abierto red neuronal llamada COVID-Net, lanzado al público esta semana, podría ayudar a los investigadores de todo el mundo en un esfuerzo conjunto para desarrollar una herramienta de IA que pueda evaluar a las personas para detectar Covid-19.
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¿Qué es? COVID-Net es una red neuronal convolucional, un tipo de IA que es particularmente bueno para reconocer imágenes. Desarrollado por Linda Wang y Alexander Wong en la Universidad de Waterloo y la firma de IA DarwinAI en Canadá, COVID-Net fue entrenado para identificar signos de Covid-19 en radiografías de tórax utilizando 5,941 imágenes tomadas de 2,839 pacientes con diversas afecciones pulmonares, incluyendo infecciones bacterianas, infecciones virales no Covid y Covid-19. El conjunto de datos se proporciona junto con la herramienta para que los investigadores, o cualquier persona que quiera jugar, puedan explorarlo y modificarlo.
No creas la exageración: Varios equipos de investigación han anunciado herramientas de IA que pueden diagnosticar Covid-19 a partir de rayos X en las últimas semanas. Pero ninguno se ha puesto a disposición del público, lo que dificulta evaluar su precisión. DarwinAI está adoptando un enfoque diferente. Señala que COVID-Net es "de ninguna manera una solución lista para producción" y alienta a otros a ayudarlo a convertirlo en uno. DarwinAI, cuyo CEO, Sheldon Fernández, está hablando en EmTech Digital mañana, también quiere que la herramienta explique su razonamiento, facilitando el uso de los trabajadores de la salud.
Uno para mirar: COVID-Net aún no se ha probado, pero sigue los pasos de una historia de éxito anterior. Muchos de los grandes avances en la visión por computadora en los últimos 10 años se deben al lanzamiento público de ImageNet, un gran conjunto de datos de millones de imágenes cotidianas, y AlexNet, una red neuronal convolucional que se capacitó en ella. Los investigadores han estado construyendo sobre ambos desde entonces.
