La tecnología desarrollada por el grupo de sanitarios e ingenieros se llama AI MedAssist y permite "analizar una radiografía torácica y hasta un total de seis factores del historial clínico del enfermo" en menos de 20 segundos, subraya la fundación.

La herramienta utiliza redes neuronales que interpretan patrones en la imagen que hacen posibles detectar signos de la Covid-19 y cruza esta información con los datos del historial clínico del paciente y con los de otras personas afectadas para predecir su evolución, agrega Mapfre.

El proyecto ha sido desarrollado por Sara Toledano, ingeniera industrial y directora ejecutiva de Sycai Technologies; Júlia Rodríguez, doctora en Biomedicina e investigadora; Julia Arribas, médico clínico en el Hospital Universitario 12 de Octubre (Madrid), y Javier García, ingeniero en Robótica.

Esta herramienta "contribuirá a evitar la saturación del sistema sanitario", considera Toledano, que también apunta que entre las ventajas competitivas de AI MedAssist destaca el hecho de no necesitar acceso a internet, lo que permite su uso fuera de un hospital, y su capacidad para predecir la evolución de cada paciente.

“Algo verdaderamente útil para planificar y optimizar los recursos que necesitará en su tratamiento, así como evitar traslados innecesarios”, agrega acerca de la capacidad de predicción de la herramienta.

El proyecto es uno de los seis ganadores del reto #StopCorona, una plataforma reconocida por la Comisión Europea creada por startups, grandes empresas digitales e inversores del mundo de internet para promover y divulgar iniciativas tecnológicas que surgieron durante la crisis y que contribuyen a ganar la batalla sanitaria de la Covid-19, asegura Mapfre.

Los otros cinco proyectos ganadores de este retos son DatosCovid.es (Geovoluntarios), Covid-19-ES (Secuoyas), Coronavirus Makers España, Conecta Digital, y #subsidioscovid19.