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VALERY NARANJO

VALERY NARANJO

Modelo predictivo de IA con un 97% de éxito

Un equipo de investigación de la Universitat Politècnica de València (UPV), perteneciente al grupo CVBLab, ha desarrollado un modelo predictivo de inteligencia artificial que es capaz de discernir entre pacientes sanos, enfermos por neumonía y enfermos por COVID-19, a partir de radiografías torácicas.

Según explica Valery Naranjo, profesorea de la ETSIT UPV y directora del CVBLab, el modelo propuesto ha demostrado tener una gran capacidad discriminatoria durante los primeros experimentos, llegando a alcanzar un porcentaje de éxito promedio del 92% a la hora de diferenciar entre las distintas clases de pacientes. “El algoritmo”, destaca Naranjo, “se comporta incluso mejor a la hora de predecir los casos de coronavirus. Su tasa de acierto es ligeramente superior en relación con el resto de casos: tiene un porcentaje de éxito del 97% para determinar si la radiografía es de un paciente con COVID”.

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(15/05/2020)



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