Un grupo de investigadores está trabajando en una aplicación que ayudaría a detectar casos de COVID-19 por el sonido de la tos de pacientes asintomáticos.
De acuerdo con un artículo publicado en recientemente en la revista IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, el equipo de expertos se basó en un modelo de inteligencia artificial que distingue a las personas asintomáticas de las sanas mediante grabaciones de tos forzada.
Los investigadores señalan que ‘entrenaron’ al modelo en decenas de miles de muestras de toses, así como en palabras habladas.
Cuando el programa ya estaba ‘alimentado’ con muchas nuevas grabaciones de tos, logró identificar con precisión el 98.5 por ciento de las toses de las personas que se confirmó que tenían COVID-19, incluyendo a quienes eran asintomáticas.
Actualmente, el equipo está trabajando para incorporar el modelo en una aplicación fácil de usar que, si la Administración de Medicamentos y Alimentos de Estados Unidos (FDA, por sus siglas en inglés) lo aprueba y se adopta a gran escala, podría ser una herramienta de preselección gratuita, conveniente y no invasiva para identificar casos de COVID-19.
De esta forma, una persona iniciaría sesión diariamente, tosería en su teléfono y obtendría información instantánea sobre si pudiera estar infectada y, por lo tanto, debería confirmar con una prueba formal.
Al respecto, el coautor del estudio Brian Subirana, científico investigador del Laboratorio de identificación automática del MIT, comentó:
“La implementación efectiva de esta herramienta de diagnóstico grupal podría disminuir la propagación de la pandemia si todos la usan antes de ir a clase, una fábrica o un restaurante”.
Con información de Meganoticias, Telecinco y Sott
Portada: Freepik
Fotos interiores: Freepik
