La detección de COVID-19 mediante sistemas computarizados de ECG, voz y radiografías: una revisión
Autores: Ribeiro, Pedro; Marques, João Alexandre Lobo; Rodrigues, Pedro Miguel
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
La detección de COVID-19 mediante sistemas computarizados de ECG, voz y radiografías: una revisión
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Coronavirus
COVID-19
Organización Mundial de la Salud
Mecanismo de infección
Diagnóstico de laboratorio
Herramienta diagnóstica
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Desde principios de 2020, la Enfermedad por Coronavirus 19 (COVID-19) ha atraído la atención de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Este artículo analiza el mecanismo de infección, los síntomas de los pacientes y el diagnóstico de laboratorio, seguido de una evaluación extensa de diferentes tecnologías y modelos computarizados (basados en señales electrocardiográficas (ECG), voz y técnicas de rayos X) propuestos como herramienta de diagnóstico para la detección precisa de COVID-19. Los artículos encontrados mostraron resultados de alta tasa de precisión, que van desde el 85,70% hasta el 100%, y F1-Scores del 89,52% al 100%. Con este estado del arte, concluimos que los modelos propuestos para la detección de COVID-19 ya tienen resultados significativos, pero el área aún tiene margen de mejora, dada la vasta sintomatología y la mejor comprensión de la evolución de la enfermedad en los individuos.
Descripción
Desde principios de 2020, la Enfermedad por Coronavirus 19 (COVID-19) ha atraído la atención de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Este artículo analiza el mecanismo de infección, los síntomas de los pacientes y el diagnóstico de laboratorio, seguido de una evaluación extensa de diferentes tecnologías y modelos computarizados (basados en señales electrocardiográficas (ECG), voz y técnicas de rayos X) propuestos como herramienta de diagnóstico para la detección precisa de COVID-19. Los artículos encontrados mostraron resultados de alta tasa de precisión, que van desde el 85,70% hasta el 100%, y F1-Scores del 89,52% al 100%. Con este estado del arte, concluimos que los modelos propuestos para la detección de COVID-19 ya tienen resultados significativos, pero el área aún tiene margen de mejora, dada la vasta sintomatología y la mejor comprensión de la evolución de la enfermedad en los individuos.