Científicos del MIT diseñan un modelo de inteligencia artificial que detecta si eres un caso asintomático a partir de una grabación de tu tos

Joe Biden, candidato demócrata de Estados Unidos, tosiendo.

Reuters

  • Un equipo de investigadores del MIT ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial que identifica a pacientes asintomáticos de coronavirus por su tos. 
  • La tecnología es capaz de detectar variaciones entre la tos de una persona sana y de una persona infectada por COVID-19 a través de grabaciones en audio de la tos. 
  • El equipo trabaja en una aplicación y en lograr la aprobación de la FDA para poder poner la herramienta a disposición de las autoridades en la lucha contra la pandemia. 
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Las personas asintomáticas infectadas con COVID-19 han sido uno de los principales quebraderos de cabeza en esta pandemia, ya que la dificultad para identificarlos facilita la propagación de la enfermedad. 

Sin embargo, investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) aseguran que las personas aparentemente asintomáticas no son del todo inmunes a las manifestaciones de la enfermedad y pueden distinguirse de los individuos sanos mediante su tos. 

Esta distinción es imposible de realizar a través del oído humano, pero sí puede ser detectada con un modelo de inteligencia artificial (IA) que están desarrollando los científicos, que ya han trabajado en proyectos parecidos para neumonía, asma, e incluso alzhéimer. 

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El equipo explica su proyecto en un artículo publicado en IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, asegurando que su modelo de IA analiza grabaciones de tos en el móvil realizadas a través de un dispositivo móvil o un ordenador y es capaz de detectar variaciones que identifican a un individuo asintomático infectado por COVID-19 con una precisión del 98,5%.

Los investigadores obtuvieron un gran número de muestras gracias a voluntarios que enviaron sus grabaciones a través de un portal web que el equipo habilitó en abril. Hasta la fecha han contado con más de 70.000 grabaciones, cada una de ellas con varias toses, lo que supone unas 200.000 muestras de audio de tos.

El equipo está trabajando en la incorporación del modelo en una aplicación fácil de usar, que si es aprobada por la Administración de Medicamentos y Alimentos (FDA, por sus siglas en inglés) y adoptada a gran escala, podría ser una herramienta de preselección gratuita, conveniente y no invasiva para identificar a las personas que probablemente sean asintomáticas por el COVID-19, asegura el MIT. 

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La universidad también está sellando alianzas con varios hospitales de todo el mundo para recopilar un conjunto más amplio y diverso de registros de la tos, que ayudará a entrenar y mejorar la precisión del modelo.

La utilidad de esta herramienta es indiscutible en una pandemia en la que hay un porcentaje considerable de casos asintomáticos y en la que los recursos para diagnosticar de forma fiable a las personas a través de PCR u otras pruebas son limitados, caros y complejos. 

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