Camille: IA contra la SARS-CoV-2 diseñada en Barranquilla

Identificación de anomalías durante la reacción en cadena de la polimerasa para detectar SARS-CoV-2 mediante inteligencia artificial obtenida a partir de datos simulados

La inteligencia artificial (IA) se diseñó para facilitar la verificación mediante la detección de perfiles atípicos en las curvas de PCR causados por contaminación o artefactos.

Se generaron y probaron modelos de aprendizaje automático (ML) utilizando pequeñas cantidades de datos de cada clase. Se utilizó el mejor modelo para clasificar los big data obtenidos por el Laboratorio de Virología de la Universidad Simón Bolívar a partir de curvas de RT-PCR en tiempo real para el SARS-CoV-2, y el modelo fue reentrenado e implementado en un software que correlacionó los datos del paciente con la prueba y diagnósticos de IA.

Perfil de la curva de data HEX identificada como normal por CAMILLE

Perfil de la curva de data HEX identificada como anomalías por CAMILLE

El problema radica cuando son muchas muestras que hay que revisar por parte de los directores de laboratorios, cuando CAMILLE detecta una anomalía marca la intercepción del canal y el paciente específico, donde se debe revisar para tomar la decisión.