Una aplicación para teléfonos inteligentes puede detectar con precisión la infección por Covid-19 en las voces de las personas utilizando inteligencia artificial (IA), revelaron los investigadores el lunes.
El equipo afirmó que la aplicación es más precisa que varias pruebas de antígenos y es económica, rápida y fácil de usar, lo que significa que puede usarse en países de bajos ingresos donde las pruebas de PCR son caras y/o difíciles de distribuir.
“Los resultados prometedores sugieren que las grabaciones de voz simples y los algoritmos de inteligencia artificial ajustados pueden lograr una alta precisión para determinar qué pacientes están infectados con covid-19”, dijo Wafaa Aljbawi, investigadora del Instituto de Ciencias de Datos de la Universidad de Maastricht, Países Bajos. .
“Además, permiten pruebas virtuales remotas y tienen un tiempo de respuesta de menos de un minuto. Podrían usarse, por ejemplo, en los puntos de entrada a grandes reuniones, lo que permite una detección rápida de la población”, dijo en el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea en Barcelona, España.
La infección por covid-19 generalmente afecta el tracto respiratorio superior y las cuerdas vocales, lo que provoca cambios en la voz de una persona.
Aljbawi y sus supervisores decidieron investigar si era posible usar IA para analizar voces para detectar el Covid-19.
Utilizaron datos de la aplicación de colaboración abierta Covid-19 Sounds de la Universidad de Cambridge, que contiene 893 muestras de audio de 4 participantes sanos y no sanos, 352 de los cuales dieron positivo por covid-308.
Los investigadores utilizaron una técnica de análisis de voz llamada análisis de espectrograma de Mel, que identifica diferentes características de la voz, como el volumen, el volumen y la variación a lo largo del tiempo.
“Con el fin de distinguir la voz de los pacientes con covid-19 de aquellos que no tenían la enfermedad, construimos diferentes modelos de inteligencia artificial y evaluamos cuál funcionaba mejor para clasificar los casos de covid-19”, agregó Aljbawi.
Descubrieron que un modelo llamado memoria a largo plazo (LSTM) superó a los otros modelos.
LSTM se basa en redes neuronales, que imitan el funcionamiento del cerebro humano y reconocen las relaciones subyacentes en los datos.
Su precisión general fue del 89 %, su capacidad para detectar correctamente los casos positivos fue del 89 % y su capacidad para identificar correctamente los casos negativos fue del 83 %.
"Estos resultados muestran una mejora significativa en la precisión del diagnóstico de covid-19 en comparación con las pruebas más modernas, como la prueba de flujo lateral", dijo Aljbawi.
Los investigadores dicen que sus hallazgos deben validarse con grandes números.
(Excepto por el título y la imagen de portada, el resto de este artículo de IANS no está editado)
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