David MolinaFoto: Envato Elements
Una aplicación de teléfono móvil detecta con precisión la infección por COVID-19 en las voces de las personas con la ayuda de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) se puede utilizar para detectar la infección por COVID-19 en las voces de las personas por medio de una aplicación de teléfono móvil, según una investigación presentada este mes en el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea en Barcelona, España
El modelo de IA utilizado en esta investigación es más preciso que las pruebas de antígeno rápidas y es barato, rápido y fácil de usar, lo que significa que puede usarse en países de bajos ingresos donde las pruebas de PCR son costosas y/o difíciles de distribuir.
Wafaa Aljbawi, investigadora del Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht, Países Bajos, dijo al congreso que el modelo de IA fue preciso el 89% del tiempo.
“Estos resultados prometedores sugieren que las grabaciones de voz simples y los algoritmos de inteligencia artificial ajustados pueden potencialmente lograr una alta precisión para determinar qué pacientes tienen infección por COVID-19”
¿Como funciona la App?
La infección por COVID-19 generalmente afecta las vías respiratorias superiores y las cuerdas vocales, lo que provoca cambios en la voz de una persona. Por esta razón, Wafaa Aljbawi y sus supervisores, el Dr. Sami Simons, neumólogo del Centro Médico de la Universidad de Maastricht, y la Dra. Visara Urovi, también del Instituto de Ciencia de Datos, decidieron investigar si era posible usar IA para analizar voces con el fin de detectar el COVID-19.
Utilizaron datos de la aplicación COVID-19 Sounds de colaboración abierta de la Universidad de Cambridge que contiene 893 muestras de audio de 4352 participantes sanos y no sanos, 308 de los cuales habían dado positivo por COVID-19. La aplicación se instala en el teléfono móvil del usuario, los participan tes brindan información básica sobre la demografía, el historial médico y el estado del tabaquismo, y luego se les pide que graben algunos sonidos respiratorios. Estos incluyen toser tres veces, respirar profundamente por la boca de tres a cinco veces y leer una oración corta en la pantalla tres veces.
Los investigadores utilizaron una técnica de análisis de voz llamada análisis de espectrograma de Mel, que identifica diferentes características de la voz, como el volumen, la potencia y la variación en el tiempo.
Su precisión general fue del 89%, su capacidad para detectar correctamente los casos positivos (la tasa de verdaderos positivos o “sensibilidad”) fue del 89% y su capacidad para identificar correctamente los casos negativos (la tasa de verdaderos negativos o “especificidad”) fue del 83%.
“De esta manera podemos descomponer las muchas propiedades de las voces de los participantes”
El presidente del Consejo de Ciencias de ERS, el profesor Chris Brightling, es el investigador principal del Instituto Nacional de Investigación en Salud y Atención (NIHR) de la Universidad de Leicester, Reino Unido. Comentó: “Este estudio muestra el potencial de la inteligencia artificial y las aplicaciones en teléfonos móviles y otros dispositivos digitales para marcar una diferencia en la forma en que se manejan las enfermedades. Tener más datos disponibles para entrenar estos modelos de inteligencia artificial, incluidos los grupos de control apropiados, así como la validación en múltiples estudios, mejorará su precisión y confiabilidad. La salud digital que utiliza modelos de IA presenta una oportunidad emocionante y es probable que tenga un impacto en la atención médica futura”.
Gabriel Morales
Mayid Alegria
