Los científicos están desarrollando una aplicación para teléfonos móviles que detecta "de manera precisa" las infecciones por Covid-19 mediante el análisis de la voz de una persona a través de la inteligencia artificial (IA). La aplicación, todavía pendiente de ser revisada, se presentará el lunes al Congreso Internacional de la Sociedad Europea de Respiración en Barcelona. Esta app encontró que el modelo d'IA era preciso el 89% del tiempo, en comparación con las pruebas de flujo lateral utilizadas para el diagnóstico cuya precisión variaba según la marca. Los investigadores, incluidos los de la Universidad de Maastricht en los Países Bajos, han vaticinado que la aplicación se puede utilizar en países de bajos ingresos donde las pruebas de PCR son caras.
"Estos resultados prometedores sugieren que las grabaciones de voz simples y los algoritmos d'IA ajustados pueden conseguir una alta precisión para determinar qué pacientes tienen infección por Covid-19", han asegurado los investigadores. Los científicos han dicho que la aplicación puede permitir pruebas virtuales remotas con un tiempo de respuesta de "menos de un minuto". "Podrían utilizarse, por ejemplo, en los puntos de entrada para grandes reuniones, permitiendo una rápida detección de la población", ha comentado Wafaa Aljbawi, investigador del Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht, en un comunicado. "Como la covid afecta a las vías respiratorias superiores y las cuerdas vocales, provoca cambios en la voz de una persona", han señalado los investigadores. En el nuevo estudio, investigaron si era posible utilizar la IA para analizar voces para detectar la enfermedad.
Más de 4.000 participantes
Los científicos evaluaron una base de datos que contiene 893 muestras de audio de 4.352 participantes sanos y no saludables, 308 de los cuales habían dado positivo a Covid. Una vez instalados en el teléfono móvil del usuario, los participantes registraron información básica sobre su demografía, historial médico y estado de tabaquismo. A continuación, se les pidió que grabaran algunos sonidos respiratorios tosiendo tres veces, respirando profundamente por la boca de tres a cinco veces y leyendo una frase corta en la pantalla tres veces.
Los científicos también usaron una técnica de análisis de voz denominada análisis de espectrograma Mel que identifica diferentes características de la voz como la sonoridad, la potencia y la variación a lo largo del tiempo por desglosar las muchas propiedades de las voces de los participantes. Los investigadores crearon diferentes modelos d'IA y evaluaron cuál funcionaba mejor para clasificar los casos de Covid. Informaron que el modelo llamado Long-Short Term Memory (LSTM) superó los otros con una precisión global del 89%.
Un segundo estudio
Los resultados del estudio se validarán en un estudio más amplio con las 53.449 muestras de audio de 36.116 participantes. En un segundo estudio, Henry Glyde, de la Universidad de Bristol, ha demostrado que la IA, a través de una aplicación denominada "myCOPD", podría predecir exacerbaciones -brotes graves- en los pacientes con enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). "MyCOPD" es una aplicación interactiva desarrollada por pacientes y médicos que desde 2016 está disponible para su uso en el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido y que actualmente ayuda a más de 15.000 pacientes con EPOC a controlar su enfermedad. Los investigadores recopilaron 45.636 registros de 183 pacientes entre agosto de 2017 y diciembre de 2021 (45.007 registros de enfermedad estable y 629 exacerbaciones) y usaron estos datos para entrenar modelos de IA.