Las pruebas se entregaron a las autoridades de la UNAH y se aplicarían en el CDIBIR
Mediante un sistema desarrollado por la Universidad de Ciencia y Tecnología de Huazhong y Huawei, se generan automáticamente resultados cuantitativos precisos para realizar el diagnóstico de COVID- 19, este proceso mejora considerablemente la eficiencia del diagnóstico.
Eric Liu, gerente de Huawei Honduras detalla que “se toma una tomografía y su imagen se sube a una nube, y en menos de dos segundos podemos saber si el paciente sufre de neumonía a causa del coronavirus o no”.
Huawei en alianza con la Universidad Nacional Autónoma de Honduras (UNAH) preparan para utilizar esta tecnología desde el Centro de Diagnóstico de Imágenes Biomédicas, Investigación y Rehabilitación (CDIBIR).
El rector Francisco Herrera Alvarado detalló que el método consiste en brindar diagnóstico inmediato con auxilio radiológico, lo que vendrá a impactar positivamente al país. “
“Ya lo estamos instalando para poder brindarle a los hondureños esta posibilidad de diagnóstico temprano”, destacó.
El funcionario adelantó que esta tecnología estará lista para el fin de semana, y se podrá comenzar a realizar los estudios porque ya se cuenta con 200 pruebas donadas por Huawei.
¿Cómo funciona?
El diagnóstico se realiza a través de un sistema remoto para identificar la neumonía por COVID-19, que utiliza software de Huawei que trabaja a través de una nube, subiendo la imagen de una tomografía del posible enfermo ala misma mediante un PACS (Picture Archiving and Communication System, por sus siglasen inglés.
El sistema realiza el diagnóstico de manera inmediata arrojando los resultados en 2 o 3 segundos, según los expertos. El PACS es sistemas de archivo y comunicación de imágenes médicas que se transmiten a estaciones de visualización a través de una red informática, el diagnóstico que arroja tiene un 96% de certeza.
Este sistema es parte de Smart City Development and Governance Stand points Paper que fue desarrollado por la empresa china y se encuentra disponible al público desde 2019 con el fin de ayudar a construir y mejorar la competitividad global delas ciudades en el proceso de digitalización y transformación inteligente.
El sistema “puede ayudar a los médicos a distinguir las etapas temprana, avanzada y grave de la enfermedad, por lo que aumenta la efectividad de la detección y prevención tempranas, dijo Bai Xiang, profesor de la mencionada universidad, citado por el diario Ciencia y Tecnología.
Esta tecnología ya fue implementada en más de 20 hospitales en China, epicentro de la enfermedad, y en algunos países de Latinoamérica como México.
