Recientemente se ha demostrado que la interpretación mediante ecuaciones en derivadas parciales (EDP) de una clase de redes neuronales convolucionales (CNN) apoya la definición de arquitecturas como las redes parabólicas e hiperbólicas. Estas redes tienen propiedades demostrables con respecto a la estabilidad frente a las perturbaciones de las características de entrada. Apuntando a la robustez, abordamos el problema de detectar cambios en imágenes de rayos X de tórax que puedan ser sugestivos de COVID-19 con CNN parabólicas e hiperbólicas y con aprendizaje por transferencia específico de dominio.