El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), en Estados Unidos, ha presentado una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) que analiza la tos de persona a través de grabaciones de teléfonos móviles y que es capaz de diagnosticar a personas asintomáticas contagiadas de Covid-19.
La presentación de esta tecnología se ha hecho tras publicar la pertinente investigación en IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology.
Esta tecnología, que es efectiva en un 98,5% de los casos, puede suponer un gran avance en la propagación de la enfermedad, ya que permitiría a los afectados, pero sin síntomas físicos (los asintomáticos), detectarlo de forma inmediata y así evitar su propagación.
El modelo de IA desarrollado por el equipo del investigador catalán Brian Subirana, director del Auto-ID Lab del MIT, detecta cuatro biomarcadores: fuerza de las cuerdas vocales, sentimiento, rendimiento pulmonar y respiratorio, y degradación muscular, que son específicos de Covid-19. Y comenzó a entrenarse el mes de abril con sonidos de toses forzadas enviados directamente por miles de voluntarios a través de Internet, en los que debían especificar sus síntomas, su idioma y si finalmente fueron diagnosticados de coronavirus.
Ahora esta IA, utilizando estos datos como entrenamiento, es capaz de diferenciar qué toses pertenecen a personas sanas y cuáles son de contagiados asintomáticos de Covid, como ha informado el MIT en un comunicado.
Los investigadores están implementando su herramienta en una aplicación para teléfonos móviles de preselección gratuita que las personas puedan grabar su tos y comprobar si es probable que sean positivos asintomáticos, recomendando en ese caso solicitar las pruebas convencionales. No obstante, antes deberá aprobarla la FDA.
"La implementación efectiva de esta herramienta de diagnóstico podría disminuir la difusión de la pandemia si todo el mundo la utiliza antes de ir a clase, a la fábrica o a un restaurante", ha asegurado Subirana.
El origen de la investigación, la detección de síntomas de Alzheimer
La idea de utilizar una IA para analizar la tos de posibles asintomáticos procede de la investigación anterior del equipo, que utilizó grabaciones de voz para detectar síntomas de Alzheimer y que determinó que el estado de las cuerdas vocales, la actitud del hablante, la respiración y la degradación muscular son biomarcadores de la enfermedad degenerativa.
Los investigadores utilizaron estos marcadores para analizar 200.000 grabaciones de toses impostadas de 70.000 personas voluntarias, de las cuales 2.500 estaban contagiadas de Covid-19, muchas de ellas sin sintomatología.
El análisis de las bases de datos reveló "una sorprendente similitud" entre los resultados con pacientes asintomáticos de Covid y aquellos con síntomas de Alzheimer. "La forma en que producimos sonidos cambia cuando tenemos Covid, incluso sin síntomas", ha concluido Subirana, coautor del avance junto a los también investigadores Jordi Laguarta y Ferrán Hueto.
200.000 muestras de audio de tos forzada
El equipo del MIT lleva recopilando grabaciones de tos desde el pasado mes de abril en un sitio web donde las personas pueden registrarlas, a través de un teléfono celular u otro dispositivo habilitado.
Hasta la fecha, los investigadores han recopilado más de 70.000 grabaciones, cada una con varias toses, lo que equivale a unas 200.000 muestras de audio de tos forzada, que Subirana dice que es "el mayor conjunto de datos de investigación sobre tos que conocemos".
Alrededor de 2.500 grabaciones fueron enviadas por personas que confirmaron que tenían Covid-19, incluidas aquellas que eran asintomáticas. El equipo utilizó las 2.500 grabaciones asociadas a Covid, junto con 2.500 grabaciones más que seleccionaron al azar de la colección para equilibrar el conjunto de datos. Usaron 4.000 de estas muestras para entrenar el modelo de IA. Las 1.000 grabaciones restantes se introdujeron en el modelo para ver si podía distinguir con precisión la tos de los pacientes con Covid frente a los de individuos sanos, como señala el portal Innovadores.