Innovación

Un algoritmo del MIT detecta la presencia de COVID-19 en el sonido de la tos

algoritmo tos

En la era de los algoritmos, la Inteligencia Artificial es capaz de detectar enfermedades asomándose al iris de los ojos, analizando nuestro habla o monitorizando nuestro sueño. El MIT ha desarrollado un software capaz de hallar la presencia de COVID-19 a través de la tos.

Son muchos los métodos y experimentos desenvueltos hasta la fecha para intentar mejorar la precisión de los diagnósticos de coronavirus, con la colaboración de software especializado, pruebas, robots e incluso perros. En la última semana, el Instituto de Tecnología de Massachusetts ha anunciado el lanzamiento de un nuevo algoritmo capaz de determinar con impresionante precisión si las personas tienen o no COVID-19, tan solo con escucharlas toser.

El algoritmo, que los investigadores entrenaron utilizando el sonido de decenas de miles de toses registradas durante el transcurso de la pandemia, tiene una tasa de éxito del 98,5% entre los pacientes que ya fueron diagnosticados con COVID-19, según BBC News. Si no presentaban ningún otro síntoma aparte de la tos, la tasa de éxito subía al 100%. 

Esta nueva herramienta no pretende -ni debe- sustituir a las pertinentes pruebas de laboratorio, pero puede servir como prueba de punto de contacto antes de reunirse con un grupo o asistir a un evento.

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No es la primera IA que intenta detectar la presencia del SARS-COV-2 en la tos. En marzo, un grupo de  científicos de la Universidad Carnegie Mellon crearon una aplicación “COVID Voice Detector” que buscaba señales de COVID-19 en los sonidos de la gente tosiendo y recitando el alfabeto. El desarrollador de atención médica Sonde creó una aplicación llamada “Sonde One” en julio para la detección del coronavirus.

Sin embargo, este programa del MIT es mucho más preciso en cuanto a resultados, gracias a la ingente cantidad de datos que permitió entrenar al algoritmo de machine learning. Si hace meses la tasa de éxito ya era notoria, ejercitarlo logró hacer que el modelo resultase más robusto y avanzado. “Es el mismo principio que alimentar a una máquina con muchos rayos X para que aprenda a detectar el cáncer”, dijo a la BBC el ex reportero de la BBC Calum Chace, uno de los autores y experto en IA.

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La investigación se nutrió de grabaciones de tos de personas con COVID-19 registradas en el portal web opensigma.mit.edu entre abril y mayo de 2020. Gracias a estos archivos se generó el mayor conjunto de datos balanceados de tos COVID-19 de audio reportado hasta la fecha con 5.320 registros. El marco de procesamiento de voz de IA aprovecha los extractores de características de biomarcadores acústicos para realizar una preselección de COVID-19 a partir de grabaciones de tos.

El mapa personalzizado permite monitorear longitudinalmente a los pacientes en tiempo real, de manera no invasiva y con un coste realmente económico. La conclusión es que las técnicas de IA pueden constituir una herramienta de detección asintomática de COVID-19 a gran escala, gratuita, no invasiva, en tiempo real e instantáneamente distribuible para contribuir a contener la propagación de COVID-19.

Los usos prácticos podrían orientarse para la detección diaria de estudiantes, trabajadores y el público a medida que las escuelas, los trabajos y el transporte reabren, o para detectar de forma más rápida brotes en grupos 

La investigación ha sido publicada en el IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology.

Fuente | Futurism

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Sobre el autor

Andrea Núñez-Torrón Stock

Licenciada en Periodismo y creadora de la revista Literaturbia. Entusiasta del cine, la tecnología, el arte y la literatura.