Investigadores del MIT han desarrollado inteligencia artificial para detectar COVID-19 utilizando grabaciones de tos.una aplicación podría estar en cubierta
La herramienta pudo detectar casi el 99 por ciento de las infecciones por COVID-19 utilizando miles de registros de tos y el 100 por ciento de los casos asintomáticos, según el MIT.
Imagen: iStock/rosshelen
Uno de los muchos desafíos asociados con la mitigación de la propagación de COVID-19 implica que una gran cantidad de pacientes asintomáticos se infecten pero no muestren síntomas evidentes. Si bien es posible que estas personas no muestren síntomas físicos de la enfermedad, aún pueden transmitir COVID-19 a otros. Para abordar este terrible enigma, los investigadores del MIT han desarrollado un algoritmo que puede ayudar a identificar casos asintomáticos de COVID-19 usando teléfonos inteligentes y registrar su tos.
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«La implementación efectiva de esta herramienta de diagnóstico grupal puede reducir la propagación de la pandemia si todos la usan antes de ir al aula, la fábrica o el restaurante», dijo el coautor Brian, científico investigador del Laboratorio de Identificación Automática del MIT, Brian Subirana. , en un informe del MIT.
El jueves, el MIT publicó un informe que detalla un estudio publicado recientemente en el IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology. El informe ilustra el trabajo de investigación anterior del equipo de investigación, el proceso de capacitación del modelo y las posibles aplicaciones que podrían ayudar a mitigar la propagación de COVID-19.
Un equipo de investigación del MIT inició esfuerzos para utilizar modelos de inteligencia artificial para detectar signos de enfermedad en los registros de tos antes de que comenzara la pandemia de coronavirus. Inicialmente, los investigadores utilizaron el modelo de IA para analizar grabaciones de toses forzadas para detectar la enfermedad de Alzheimer utilizando el modelo de IA.
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El equipo finalmente desarrolló un marco de inteligencia artificial, que demostró que «la fuerza de las cuerdas vocales, el estado de ánimo, el rendimiento respiratorio y pulmonar y la degeneración muscular son biomarcadores útiles para diagnosticar enfermedades».
Al comienzo de la pandemia de coronavirus, Subirana «se preguntó» si utilizar el marco de pruebas de Alzheimer del equipo para ayudar con la evidencia de que los pacientes con COVID-19 experimentaban síntomas neurológicos similares, según MIT Probabilidad de diagnosticar un caso de COVID-19.
El equipo entrenó el algoritmo de detección de COVID-19 usando una combinación de lenguaje hablado y «decenas de miles» de grabaciones de tos. Cuando el modelo recibió registros de nuevas toses, el algoritmo pudo identificar casi el 98,5% de las toses con infecciones confirmadas por COVID-19. Esto incluye el 100% de la tos asociada con casos asintomáticos de COVID-19. (El caso asintomático en el MIT era asintomático pero dio positivo por COVID-19).
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Los investigadores están tratando de integrar el algoritmo en una aplicación fácil de usar. Según el MIT, a la espera de la aprobación de la FDA y la posterior adopción masiva, la aplicación «podría ser una herramienta de preselección no invasiva, conveniente y gratuita para identificar a las personas que pueden ser asintomáticas al covid-19».
