MIT desarrolló un método con IA capaz de detectar Covid-19 en pacientes asintomáticos

 06-11-2020
Jorge Cerino

 

   

 

Crédito foto: Pexels

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Científicos del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) desarrollaron un método para detectar, con inteligencia artificial (IA), la Covid-19 a partir de la tos de los pacientes asintomáticos. Este modelo de IA del MIT es capaz de distinguir la tos de un paciente sano de la de uno asintomático infectado con Covid-19. Según un comunicado de prensa de la universidad, el modelo identificó con precisión el 98.5% de las toses de las personas con Covid-19 confirmado, incluyendo el 100% de las toses de los pacientes asintomáticos, es decir, personas que no tenían síntomas pero sí una prueba positiva de detección del virus SARS-CoV-2, responsable de la pandemia actual.

Al comienzo de la pandemia de Covid-19, estos investigadores del MIT se plantearon comprobar si un modelo de IA originalmente diseñado para detectar signos de la enfermedad de Alzheimer podría utilizarse para diagnosticar el Covid-19. Esto debido a la creciente evidencia de síntomas similares asociados con la enfermedad de Alzheimer, como un deterioro neuromuscular que afecta las cuerdas vocales, en pacientes infectados con SARS-CoV-2.

Según el estudio publicado en la revista IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology a finales de septiembre de 2020, el modelo de IA del MIT se entrenó escuchando más de doscientas mil grabaciones de toses y palabras habladas. En abril, el equipo recopiló setenta mil grabaciones de personas tosiendo a la fuerza en sus teléfonos móviles o en sus computadoras portátiles, equivalente a unas doscientas mil muestras de audio de toses. De este total, aproximadamente 2,500 fueron de personas con Covid-19. Asimismo, los participantes enviaron sus respuestas a una encuesta sobre los síntomas que experimentaban, su diagnóstico de Covid-19, sexo, ubicación geográfica e idioma nativo.

Después de entrenar a la IA con un par de miles de grabaciones, se utilizaron mil muestras de audio para comprobar la capacidad del modelo para discernir entre las toses sanas y las enfermas, incluso en los casos de pacientes asintomáticos. Al analizar, con los audios, la fuerza de las cuerdas vocales, el sentimiento, el rendimiento pulmonar y respiratorio, así como la degradación muscular específicos de la Covid-19, la IA identificó cerca del 99% de las toses de pacientes infectados con el novel coronavirus.

Actualmente el equipo del MIT trabaja para implementar este modelo de IA en aplicaciones para dispositivos móviles y, eventualmente, en altavoces inteligentes y otros dispositivos de escucha, de manera que las personas puedan ser examinadas de manera consistente y conveniente con el fin de detectar oportunamente un caso de Covid-19, incluso en personas asintomáticas, quienes podrían infectar a otras personas sin saberlo.

Otro avance importante en el combate de la Covid-19 podría provenir de un nuevo invento de ingenieros de la Universidad Stanford, quienes desarrollaron un "laboratorio en un chip" capaz de detectar la Covid-19 en treinta minutos. Al día de hoy, estos investigadores trabajan con Ford Motor Company para desarrollar su prototipo en un producto comercializable.

La pandemia de coronavirus, al 6 de noviembre, ha dejado más de un millón de muertos alrededor del mundo y, según un estudio de la Sociedad Española de Medicina Interna (SEMI), la hipertensión arterial ha sido la principal comorbilidad de la Covid-19.

Dado que la Organización Mundial de la Salud (OMS) ha instado a realizar tantas pruebas como sea posible para combatir oportunamente la transmisión del coronavirus, este nuevo desarrollo del MIT para detectar mediante IA la Covid-19, incluso en pacientes asintomáticos, podría representar avance importante en la lucha contra la actual pandemia de SARS-CoV-2, deteniendo potencialmente muchos de los contagios.

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