La pandemia ha cambiado nuestras vidas y son muchos los agentes sociales que tratan de luchar contra un virus cuyas consecuencias están siendo devastadoras. La falta de pruebas y la detección tardía de los positivos ralentiza y empeora una situación ya de por sí complicada. Por ello, y con el objetivo de derrocar al virus, la tecnología se ha puesto a trabajar para, entre otras cosas, detectar a aquellas personas contagiadas antes de que sea tarde.
Dime cómo toses y te diré que tienes
El proyecto, presentado a través de un artículo publicado en el IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, explica el funcionamiento de esta inteligencia artificial que trata de poner en jaque al virus. El sistema posee una red neuronal que mide los sonidos emitidos por nuestras cuerdas vocales en el momento en el que se produce la tos. A continuación, se detectan determinadas señales relacionadas con nuestro estado de ánimo y, por último, el sistema trata de detectar cambios en nuestro rendimiento pulmonar.
Un algoritmo combina todos estos datos para detectar la degradación muscular del individuo y, en caso de respuesta afirmativa, se le identificaría como un paciente de coronavirus.
Similitudes entre el Alzheimer y el coronavirus
Antes del inicio de la pandemia, los grupos de investigación ya habían estado entrenando algoritmos en grabaciones de tos para diagnosticar con precisión afecciones como neumonía y asma. Además, el MIT estaba desarrollando modelos de inteligencia artificial para detectar signos de Alzheimer, ya que la enfermedad también se relaciona con la degradación neuromuscular, por ejemplo de las cuerdas vocales.
En este marco, y una vez que el coronavirus llegó a nuestras vidas, se planteó la posibilidad de aplicar la utilidad de esta herramienta a la detección de pacientes de Covid-19. En abril, el equipo se propuso recopilar tantas grabaciones de tos como fuera posible, incluidas las de pacientes con Covid-19. A través de una dirección web, las personas podían registrar sus toses, completando también una encuesta de los síntomas que estaban experimentando. Además, debían especificar si habían sido diagnosticados de coronavirus con una prueba oficial o no.
Los investigadores han reunido, hasta el momento, más de 70.000 grabaciones, cada una de las cuales contiene varias toses, lo que equivale a unas 200.000 muestras de audio de tos forzada. De todas ellas, se seleccionaron 2.500 asociadas a Covid, junto con otras 2.500 más seleccionadas al azar. 4000 de estas muestras se utilizaron para entrenar el modelo de IA mientras que las 1.000 grabaciones restantes se introdujeron en el modelo para ver si podía discernir con precisión la tos de los pacientes con Covid frente a las personas sanas.
Los resultados de estas pruebas arrojaron que esta inteligencia artificial era capaz de identificar con precisión el 98,5 % de las toses de las personas que tenían Covid-19, incluido el 100 % de las toses de los asintomáticos.
«La implementación efectiva de esta herramienta de diagnóstico grupal podría disminuir la propagación de la pandemia si todos la usan antes de ir a un salón de clases, una fábrica o un restaurante», asegura Brian Subirana, científico investigador del Laboratorio de identificación automática del MIT.
La idea del equipo de investigación pasa por desarrollar una aplicación de uso sencillo que se encuentre a nuestro alcance a través de nuestros teléfonos móviles. Esta herramienta, que podría implementarse a gran escala, permitiría a los usuarios iniciar sesión a diario, toser en su teléfono y obtener información al instante sobre si podrían estar o no infectados, algo que posteriormente se comprobaría con una prueba médica.