Un equipo de científicos, expertos en inteligencia artificial (IA), ha desarrollado 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.
El sistema, que se presenta este lunes en el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea de Barcelona, también es más barato que las pruebas de antígenos, lo que significa que podría usarse en países de bajos ingresos en los que estos test son caros o difíciles de conseguir.
Según Wafaa Aljbawi, investigadora del Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht (Países Bajos), este modelo de IA tiene una precisión del 89 %, un porcentaje que en caso de los test varía en función de la marca.
“Nuestros 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”, asegura.
“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 población”, indicó.
La infección por covid suele afectar a las vías respiratorias superiores y las cuerdas vocales, causando cambios en la voz de una persona.
A partir de ahí, Aljbawi, Sami Simons, neumólogo del Centro Médico de la Universidad de Maastricht, y Visara Urovi, del Instituto de Ciencia de Datos, investigaron si era posible usar IA para analizar voces y detectar contagios.
Para ello usaron la aplicación abierta “Covid-19 Sounds”, creada por la Universidad de Cambridge para estudiar los síntomas del coronavirus, una base de datos que contiene 893 muestras de audio de 4.352 participantes sanos y no sanos, 308 de los cuales dieron positivo por covid-19.
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.
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, pudieron descomponer las distintas propiedades de las voces de los participantes.
