Els científics estan desenvolupant una aplicació per a telèfons mòbils que detecta "de manera precisa" les infeccions per Covid-19 mitjançant l'anàlisi de la veu d'una persona a través de la intel·ligència artificial (IA). L'aplicació, encara pendent de ser revisada, es presentarà dilluns al Congrés Internacional de la Societat Europea de Respiració a Barcelona. Aquesta app va trobar que el model d'IA era precís el 89% del temps, en comparació amb les proves de flux lateral utilitzades per al diagnòstic la precisió del qual variava segons la marca. Els investigadors, inclosos els de la Universitat de Maastricht als Països Baixos, han vaticinat que l'aplicació es pot fer servir en països de baixos ingressos on les proves de PCR són cares.
"Aquests resultats prometedors suggereixen que els enregistraments de veu simples i els algorismes d'IA ajustats poden aconseguir una alta precisió per determinar quins pacients tenen infecció per Covid-19", han assegurat els investigadors. Els científics han dit que l'aplicació pot permetre proves virtuals remotes amb un temps de resposta de "menys d'un minut". "Podrien emprar-se, per exemple, als punts d'entrada per a grans reunions, permetent una ràpida detecció de la població", ha comentat Wafaa Aljbawi, investigador de l'Institut de Ciència de Dades de la Universitat de Maastricht, en un comunicat. "Com que la covid afecta les vies respiratòries superiors i les cordes vocals, provoca canvis en la veu d'una persona", han assenyalat els investigadors. En el nou estudi, van investigar si era possible utilitzar la IA per analitzar veus per detectar la malaltia.
Més de 4.000 participants
Els científics van avaluar una base de dades que conté 893 mostres d'àudio de 4.352 participants sans i no saludables, 308 dels quals havien donat positiu a Covid. Un cop instal·lats al telèfon mòbil de l'usuari, els participants van registrar informació bàsica sobre la seva demografia, historial mèdic i estat de tabaquisme. A continuació, se'ls va demanar que enregistressin alguns sons respiratoris tossint tres vegades, respirant profundament per la boca de tres a cinc vegades i llegint una frase curta a la pantalla tres vegades.
Els científics també van usar una tècnica d'anàlisi de veu anomenada anàlisi d'espectrograma Mel que identifica diferents característiques de la veu com la sonoritat, la potència i la variació al llarg del temps per desglossar les moltes propietats de les veus dels participants. Els investigadors van crear diferents models d'IA i van avaluar quin funcionava millor per classificar els casos de Covid. Van informar que el model anomenat Long-Short Term Memory (LSTM) va superar els altres amb una precisió global del 89%.
Un segon estudi
Els resultats de l'estudi es validaran en un estudi més ampli amb les 53.449 mostres d'àudio de 36.116 participants. En un segon estudi, Henry Glyde, de la Universitat de Bristol, ha demostrat que la IA, a través d'una aplicació anomenada "myCOPD", podria predir exacerbacions -brots greus- en els pacients amb malaltia pulmonar obstructiva crònica (EPOC). "MyCOPD" és una aplicació interactiva desenvolupada per pacients i metges que des de 2016 està disponible per al seu ús en el Servei Nacional de Salut del Regne Unit i que actualment ajuda més de 15.000 pacients amb EPOC a controlar la seva malaltia. Els investigadors van recopilar 45.636 registres de 183 pacients entre agost de 2017 i desembre de 2021 (45.007 registres de malaltia estable i 629 exacerbaciones) i van usar aquestes dades per entrenar models de IA.