Buscan diagnosticar coronavirus mediante sonido de la tos
Investigadores de la Universidad de Guadalajara (UdeG) y del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, por sus siglas en inglés), informaron que buscan diagnosticar el coronavirus mediante el sonido de la tos. El trabajo en conjunto es para la creación de un algoritmo que funcione a partir de la inteligencia artificial.
Se trata de una herramienta mediante aprendizaje automatizado con la cual un sistema podrá reconocer la voz y sonidos característicos de personas sanas y con la enfermedad. Con esto se generará un diagnóstico por medio de un teléfono inteligente y de forma gratuita. Este método se ha utilizado antes, por ejemplo, en pacientes con Alzheimer.
Ambas instituciones buscan poner a disposición de la población una app abierta y de forma solidaria que podría contribuir a prevenir posibles contagios y rebrotes, puesto que permitiría detectar casos de la enfermedad de manera sencilla e inmediata.
Para la etapa de desarrollo piden de la colaboración ciudadana, por lo que se invita a la sociedad en general para que ingrese al sitio toseconcausa.udg.mx, en donde podrán grabarse tosiendo aproximadamente 60 segundos (aunque sea de forma forzada) de manera anónima. Las grabaciones deberán realizarse por 14 días seguidos.
Entre mayor sea el número de grabaciones analizadas por el sistema de inteligencia artificial, mayor será la capacidad de identificar el diagnóstico.
En el sitio toseconcausa.udg.mx se recabarán los sonidos, se preguntará al usuario sobre su edad, sexo, si ha presentado algunos síntomas o si ha sido diagnosticado con COVID-19, y en caso de que la respuesta sea afirmativa, se solicitará el código de diagnóstico (proporcionado por el Sistema Radar Jalisco).
La UdeG y los Hospitales Civiles de Guadalajara (HCG) ayudarán en la recopilación de grabaciones de sonido (previa autorización) a quienes realicen las pruebas de diagnóstico COVID-19.
El proyecto es liderado por el científico catalán Brian Subirana, quien comanda a un equipo de especialistas del Auto-ID Lab del MIT y es profesor de la Universidad de Harvard. Indicó que para llegar al 90 por ciento de la eficacia en la identificación de casos, se necesitan 10 millones de toses.
“Estamos muy entusiasmados con la idea de poder colaborar con esta nueva herramienta de diagnóstico gratuita y de gran alcance para hacer frente a esta pandemia mundial. Por eso, cuantos más datos podamos recopilar, mejor, datos que nos ayuden a entrenar el modelo y a prevenir futuros contagios”, explicó.
Por parte de la UdeG, el proyecto está a cargo del Coordinador General Académico y de Innovación, doctor Carlos Iván Moreno Arellano y del Rector del Centro Universitario de Ciencias de la Salud (CUCS), doctor José Francisco Muñoz Valle. Hasta hoy, se ha tenido colaboración por parte de los HCG y la Coordinación General de Investigación, Posgrado y Vinculación (CGIPV) de la UdeG.
“Esta colaboración es importante porque se integra la investigación del CUCS y el MIT, que en un futuro puede significar en el diagnóstico del COVID-19. Para grabar la tos en el sitio web se requiere: leer el aviso de confidencialidad y carta de consentimiento avalado, ser mayor de edad, grabar la tos tres veces; se recomienda limpiar el dispositivo electrónico al que se tosió y al concluir, lavarse las manos”, detalló Muñoz Valle.
Este proyecto ha sido probado y avalado por los Comités de Ética en Investigación, Investigación y Seguridad de la UdeG, y será fundamental una vez iniciada la etapa de desconfinamiento a escala global.
Isela Ibarra