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Investigadores de la Universidad de Guadalajara (UdeG) y del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) trabajan en la creación de algoritmos que identificarán casos de COVID-19, mediante procesos de inteligencia artificial.
Se trata de una herramienta mediante 'Machine Learning' (aprendizaje automatizado), con la que se podrá reconocer la voz y los sonidos característicos de personas sanas, además de diagnosticar COVID-19 a las personas infectadas a partir del sonido de la tos.
Las instituciones pondrán a disposición de toda la población una aplicación abierta, que, de forma altruista, contribuirá a prevenir posibles contagios y rebrotes, puesto que permitirá detectar casos de la enfermedad de manera sencilla e inmediata.
La plataforma trabaja al momento con la colaboración ciudadana, e invita a que la toda la sociedad ingrese al sitio toseconcausa.udg.mx, donde los participantes podrán grabarse tosiendo por alrededor de 60 segundos, aunque sea de forma forzada, y de manera anónima.
Entre mayor sea el número de grabaciones analizadas por el sistema de Inteligencia Artificial, mayor será la capacidad de identificar el diagnóstico. Los sonidos serán recabados y se preguntará al usuario sobre su edad, sexo, y si ha presentado algunos síntomas o si ha sido diagnosticado con COVID-19, para lo cual se solicitará el código de diagnóstico proporcionado en el resultado de los análisis clínicos.
El proyecto es liderado por el científico catalán Brian Subirana, quien comanda a un equipo de especialistas del Auto-ID Lab del MIT, y es profesor de la Universidad de Harvard.
Subirana explicó que se ha comprobado que el Machine Learning puede detectar casos de neumonía, psicosis y Alzheimer, "cuando una persona contrae Alzheimer acaba por no hablar bien; esa evolución de bien a mal va degradando la voz, y hay distintos biomarcadores, la emoción con la que uno habla y todo este tipo de biomarcadores, simplemente con la tos se pueden identificar. El algoritmo lo que hace es de alguna manera, tener varias unidades y luego los biomarcadores se suman en un diagnóstico".
Agregó que se necesitan 10 millones de toses para llegar al 90 por ciento de eficacia en la identificación de casos, "vamos a intentar conseguir un millón, 10 o 100 millones de toses para llegar a niveles del 99 por ciento; si conseguimos esto podremos estar pensando en una herramienta cuyo costeo sea prácticamente gratuito, y nos permitirá analizar si una persona tiene COVID-19 o no. En la nueva normalidad detectar brotes y grupos de alto riesgo para ver si se está provocando un brote".
Por su parte, la UdeG y los Hospitales Civiles de Guadalajara (HCG) ayudarán en la recopilación de grabaciones de sonido a quienes realicen las pruebas de diagnóstico COVID-19.
Importante para la etapa de desconfinamiento
Otra misión de la aplicación será prevenir futuros contagios, factor fundamental para la etapa de desconfinamiento a escala global.
Por parte de la UdeG, el proyecto está cargo del coordinador general Académico y de Innovación, Carlos Iván Moreno Arellano.
"Hay muchos casos de individuos que están siendo positivos, asintomáticos y sin comorbilidades; estamos enfrentando un virus desconocido y se desconoce la fisiopatología propia de la enfermedad del virus.
"Muchos de ellos pueden convertirse en casos graves de COVID, es lo que ha sucedido en diferentes hospitales, alrededor del 25 por ciento de los pacientes que tienen COVID grave y hayan salido, deben tener un seguimiento clínico y tienen que estar en observación; ya los médicos decidirán si requiere algunos estudios para ver si tiene otra falla orgánica", dijo.
Para grabar la tos en el sitio web se requiere leer el aviso de confidencialidad y firmar la carta de consentimiento avalado, ser mayor de edad, y grabar la tos tres veces; se recomienda limpiar el dispositivo electrónico al que se tosió y al concluir, lavarse las manos.
Los especialistas señalaron que lo ideal sería hacerlo durante 14 días, para así conocer la evolución de su tos, en dado caso de que hayan sido infectados.