Científicos desarrollaron una aplicación de móvil que detecta los casos de Covid-19 en las voces de la gente con más precisión y rapidez que las pruebas de antígenos utilizadas hasta ahora, como informamos en la portada.
La aplicación se instala en el teléfono móvil del usuario, los participantes deben dar información básica, y datos de su historial médico y de hábitos como el tabaquismo, y luego se les pide que graben su respiración, su tos y su voz, informa EFE.
Usando la 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, los científicos pudieron descomponer las distintas propiedades de las voces de los participantes.
Después, para distinguir la voz de los pacientes con Covid-19 de los sanos, los científicos construyeron diferentes modelos de inteligencia artificial y estudiaron cuál funcionaba mejor para clasificar los casos.
¿Cómo detecta la aplicación móvil por voz al Covid-19?
El modelo “Long-Short Term Memory” (LSTM), basado en redes neuronales que imitan la forma en que opera el cerebro humano y reconoce las relaciones subyacentes en los datos, logró una precisión del 89% detectando correctamente los casos positivos y del 83% en los negativos.
Los resultados del estudio se validarán en un estudio más amplio con las 53,449 muestras de audio de 36,116 participantes.
En un segundo estudio, Henry Glyde, de la Universidad de Bristol, demostró que la IA (a través de una aplicación llamada “myCOPD”) podría predecir exacerbaciones (brotes graves) en los pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC).
¿Qué es ”MyCOPD”?
“MyCOPD” es una aplicación interactiva desarrollada por pacientes y médicos que desde 2016 está disponible para su uso en el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido y que actualmente ayuda a más de 15,000 pacientes con EPOC a controlar su enfermedad.
Los investigadores recopilaron 45,636 registros de 183 pacientes de agosto de 2017 a diciembre de 2021 (45,007 registros de enfermedad estable y 629 exacerbaciones) y usaron estos datos para entrenar modelos de IA.
“El modelo de IA más reciente que desarrollamos tiene una sensibilidad del 32 % y una especificidad del 95 %. Esto significa que el modelo es muy bueno para decirles a los pacientes cuándo no van a experimentar una exacerbación, lo que puede ayudarlos a evitar un tratamiento innecesario”.