Expertos crearon una aplicación móvil que detecta el Covid-19

Recientemente, expertos en inteligencia artificial (IA) desarrollaron una aplicación para móvil con la capacidad de detectar los casos de Covid-19 en las voces de las personas con más precisión que las pruebas de antígenos utilizadas hasta el momento.

Este sistema fue presentado en el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea de Barcelona, explicando que es mucho más económico que las pruebas antes mencionadas, dando la posibilidad de que los países de bajos ingresos puedan adquirirlo.

La investigadora del Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht, en Países Bajos, Wafaa Aljbawi, informó que “los resultados son prometedores y sugieren que las grabaciones de voz y los algoritmos de inteligencia artificial ajustados pueden ser muy precisos a la hora de determinar qué pacientes tienen infección por Covid-19�.

“Estas pruebas son gratuitas y fáciles de interpretar (…) Además, pueden ser pruebas virtuales remotas y su tiempo de respuesta es de menos de un minuto por lo que podrían usarse, por ejemplo, en los puntos de entrada para grandes reuniones para asegurar una detección rápida en la poblaciónâ€�, añadió la investigadora.

En este sentido, sabemos que el Covid afecta las vías respiratorias superiores y las cuerdas vocales, causando cambios en la voz de una persona, por lo que los científicos analizaron la posibilidad de usar IA para analizar voces y detectar contagios.

Para determinarlo, usaron la aplicación abierta «Covid-19 Sounds», la cual fue creada por la Universidad de Cambridge con el fin de estudiar los síntomas del virus, una base datos que contiene 893 muestras de audio de 4 mil 352 participantes sanos y no sanos, 308 de los cuales dieron positivo por coronavirus.

El método para utilizar esta aplicación es que luego de instalarlo, se coloca la información básica de la persona, datos de su historial médico y de hábitos como el tabaquismo, luego se les pide que graben su respiración, su tos y su voz.

Mediante una técnica de análisis de voz, que identifica características como el volumen, la potencia y la variación, pudieron descomponer las propiedades de las voces de los participantes.

Posteriormente, desarrollaron varios modelos de inteligencia artificial y estudiaron cuál funcionaba mejor para clasificar los casos.

Es importante destacar que el modelo Long-Short Term Memory (LSTM) está basado en redes neuronales que se encargan de imitar la forma en la que opera el cerebro humano reconociendo las relaciones subyacentes en los datos. En este sentido, pudo lograr una precisión de 89% detectando correctamente los casos positivos y del 83% en los negativos.

En otro estudio, un integrante de la Universidad de Bristol, Henry Glyde, demostró que la IA a través de una aplicación llamada «myCOPD», podría prever los brotes graves en los pacientes con enfermedades pulmonares obstructivas crónicas (EPOC).

«MyCOPD» es una aplicación interactiva desarrollada por pacientes y médicos desde 2016, la cual ha ayudado a más de 15 mil pacientes con EPOC a controlar su enfermedad.

Finalmente, los expertos obtuvieron 45 mil 636 registros de 183 pacientes entre 2017 y 2021 donde usaron dichos 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», expresó Glyde.