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Investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés) han descubierto que las personas asintomáticas infectadas por Covid-19 pueden diferir de las personas sanas por la forma de toser. Estas diferencias no son descifrables para el oído humano, sin embargo pueden ser detectadas por una inteligencia artificial.
Mediante un modelo de inteligencia artificial (IA) que analiza la tos, se puede distinguir a las personas sanas de aquellas infectadas pero son asintomáticas, dicho estudio se logró mediante una grabaciones enviadas voluntariamente por los interesados a través de navegadores web y dispositivos como teléfonos celulares, tablets y computadoras portátiles.
Dicho modelo se entrenó a partir de muestras de toses, así como con palabras habladas por los voluntarios. Con la continua alimentación en la bases de datos del modelo, se logró identificar con precisión al 98,5 por ciento de las toses de personas confirmando la infección por Covid-19, en aquellas personas asintomáticas que informaron no manifestar algún síntoma pero que dieron positivo en la prueba del virus.
Este modelo aun se encuentra en fase de prueba y el equipo está trabajando en la incorporación del modelo de la IA en una aplicación fácil de usar; una vez aprobada por la FDA y pueda desarrollarse a gran escala, podría ser una herramienta de preselección gratuita y no invasiva para la identificación de personas que probablemente sean asintomáticas para Covid-19.
Cualquier usuario puede iniciar sesión a diario, toser en su dispositivo y obtener información al instante sobre si podría estar infectado y confirmar posteriormente con una prueba formal. "La implementación efectiva de esta herramienta de diagnóstico grupal podría disminuir la propagación de la pandemia si todos la usan antes de ir a un salón de clases, una fábrica o un restaurante", dice Brian Subirana, científico investigador del Laboratorio de identificación automática del MIT.
Previo al inicio de la pandemia, ya se había estado entrenando algoritmos en grabaciones de tos de teléfonos celulares para diagnosticar con precisión afecciones como la neumonía y el asma. De manera similar, se estaban desarrollando modelos de IA en el análisis de grabaciones de tos con la finalidad de detectar signos de Alzheimer, una enfermedad asociada no solo con el deterioro de la memoria, sino también con la degradación neuromuscular, como las cuerdas vocales debilitadas.
En el inicio entrenaron un algoritmo general de aprendizaje automático, o red neuronal, conocido como ResNet50, para discriminar los sonidos asociados con diferentes grados de fuerza de las cuerdas vocales. Sonidos como "mmmm" podrían dar una indicación de cuán débiles o fuertes son las cuerdas vocales de una persona.
Se entrenó una segunda red neuronal para distinguir los estados emocionales en el habla, se ha demostrado que pacientes con Alzheimer, y personas con deterioro neurológico muestran ciertos sentimientos como frustración o tener un afecto plano con más frecuencia de lo que expresan felicidad o calma. Después, los investigadores entrenaron una tercera red neuronal en una base de datos de toses para discernir cambios en el desempeño pulmonar y respiratorio.
Finalmente, el equipo combinó los tres modelos y superpuso un algoritmo para detectar la degradación muscular. El algoritmo resultante hace esencialmente una simulación de una capa de ruido y distinguiendo las toses fuertes, de las más débiles.
"Los sonidos de hablar y toser están influenciados por las cuerdas vocales y los órganos circundantes. Esto significa que cuando habla, parte de su conversación es como toser y viceversa. También significa que las cosas obtenidas fácilmente del habla fluida, la IA puede captar simplemente de la tos, incluidas cosas como el género de la persona, la lengua materna o incluso el estado emocional. De hecho, hay un sentimiento incrustado en la forma en que tose. Entonces pensamos, ¿Por qué no probamos estos biomarcadores de Alzheimer para Covid". comentó Jordi Laguarta, uno de los investigadores del estudio.
Cabe aclarar, este modelo de IA no está destinado a diagnosticar a las personas sintomáticas, la fortaleza de la herramienta radica en su capacidad de distinguir la tos asintomática de la tos sana. El equipo está trabajando con una empresa para desarrollar una aplicación gratuita. Asimismo, el equipo está buscando una asociación con varios hospitales a nivel mundial para recopilar un conjunto más grande y diverso de grabaciones de tos, ayudando a entrenar y fortalecer la precisión del modelo. Durante el articulo los autores describen, "Las pandemias podrían ser cosa del pasado si las herramientas de preselección están siempre en segundo plano y se mejoran constantemente".
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