Desarrollan algoritmo para identificar enfermos de COVID-19 mediante la tos
La tos e incluso el tono de voz de una persona enferma, asintomática o sana tienen diferencias. Este principio ayudará a que el sistema pueda identificar con solo 15 segundos de audio si una persona está en alguno de esos estados.
Un transeúnte viste un traje de alta seguridad sanitaria durante sus compras en el Centro histórico de Ciudad de México.
Un grupo de investigadores de México, Estados Unidos, España e Italia desarrollan un algoritmo tecnológico para identificará si una persona está contagiada con la COVID-19 solo con escuchar su tos, desde su celular y sin salir de casa.
Encabezados por especialistas del Massachusetts Institute of Technology (MIT), los científicos de los cinco países conforman una base de datos con miles de toses de habitantes de todas las edades, que estén sanos y que son portadores de la enfermedad.
Esta información será analizada con algoritmos e inteligencia artificial "para que un sistema de inteligencia registre los detalles de una tos de una persona enferma y sus diferencias con alguien sano", explicó a Efe Bárbara Vizmanos, responsable del proyecto en México y profesora de la Universidad de Guadalajara (oeste de México).
La tos e incluso el tono de voz de una persona enferma, asintomática o sana tienen diferencias. Este principio ayudará a que el sistema pueda identificar con solo 15 segundos de audio si una persona está en alguno de esos estados.
"Las personas que participan 'donan' su tos y sus datos generales y si son portadoras, esas toses van a alimentar un sistema de inteligencia artificial que, mediante reconocimiento de voz, va a identificar cómo son las toses sanas y enfermas y el sistema hace comparación de sonidos con una precisión que el oído no es capaz", explicó.
El estudio comenzó hace dos meses en el Hospital Clinic, de Barcelona; en el Hospital Ospedale Luigi Sacco, de Milán; en diversos centros de salud de Estados Unidos y continúa en México, mediante los Hospitales Civiles y el campus de Ciencias de la Salud de la Universidad de Guadalajara.
Para los investigadores es fundamental tener registro de las toses de personas en México, país que atraviesa por el pico más alto de la curva de contagios y que este sábado llegó a 295.268 casos confirmados y 34.730 defunciones desde el inicio de la pandemia el 28 de febrero.
"La idea es que desde México podamos ampliar la gama de toses que hasta ahora tienen. Como tenemos la curva (de contagios) subiendo a diferencia de Europa que ya está de bajada y que solo tiene algunos rebrotes, identificamos un área de oportunidad para tener no solo la tos de personas que están sanas sino con sospecha o confirmación de COVID", explicó la responsable del proyecto en México
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Por ahora están en la etapa de recolección de toses en la que personas de cualquier género mayores de edad sanas o enfermas pueden "donar" su tos para que el algoritmo tenga la mayor información posible y pueda hacer análisis más certeros y finos.
Los especialistas han trabajado con un proyecto similar enfocado a identificar alzheimer.
La contingencia sanitaria y el elevado número de contagios en el mundo que registra más de 12,5 millones de casos y más de 650.00 muertes los llevó a adaptar esta tecnología como una forma de ayudar a que las personas puedan ser diagnosticadas sin contacto con otras personas, contó Vizmanos.
En poco tiempo el sistema estará a disposición de una aplicación que será descargable de manera gratuita en cualquier dispositivo móvil para que las personas hagan la prueba desde casa y sin riesgo y quienes quieran "donar" su tos pueden ingresar a la página web toseconcausa.udg.mx.
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