Una app para detectar el Covid-19 en la voz de las personas. Suena futurista, pero ya es una realidad. Una investigación presentada en el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea y realizada por investigadores del Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht, en los Países Bajos, ha utilizado un modelo de inteligencia artificial para detectar la infección por coronavirus mediante una aplicación de teléfono móvil.
Según recoge Europa Press, este modelo de IA es más preciso que los test de antígenos y además, más barato, rápido y fácil de utilizar. Es por ello, que sería una gran opción para detectar el Covid-19 en países de bajos ingresos donde es difícil realizar pruebas PCR.
Tal y como explica la investigadora de este centro, Wafaa Aljbawi, este modelo de IA fue preciso en el 89% de las ocasiones, mientras que la precisión de los test rápidos variaba mucho según la marca. Asimismo, estas pruebas rápidas eran notablemente menos precisas para detectar el SARS-CoV-2 en asintomáticos, pero pueden utilizarse a distancia y de forma virtual, obteniendo los resultados en menos de un minuto.
La hipótesis que dio vida a este proyecto es que la infección por SARS-CoV-2 afecta a las vías respiratorias superiores y a las cuerdas vocales y, por tanto, modifica la voz
“Estos prometedores resultados sugieren que unas sencillas grabaciones de voz y unos algoritmos de inteligencia artificial perfeccionados pueden alcanzar una alta precisión a la hora de determinar qué pacientes están infectados por Covid-19”, asegura la experta.
La hipótesis que dio vida a este proyecto es sencilla: la infección por SARS-CoV-2, el virus que provoca la Covid-19, afecta a las vías respiratorias superiores y a las cuerdas vocales, lo cual provoca cambios en la voz de las personas, aunque sean imperceptibles al oído humano.
Aljbawi, el Dr. Sami Simons (neumólogo del Centro Médico de la Universidad de Maastricht) y la Dra. Visara Urovi, del Instituto de Ciencia de Datos del centro, partieron de esta premisa para entrenar el algoritmo de inteligencia artificial para que detectara los potenciales pacientes.
Para ello, utilizaron datos de la aplicación crowdsourcing Covid-19 Sounds de la Universidad de Cambridge, en el Reino Unido. Esta aplicación contiene 893 muestras de audio de 4.352 participantes (con enfermedad o sanos), de los cuales 308 habían dado positivo en coronavirus.
"Estos resultados muestran una mejora significativa en la precisión del diagnóstico de la Covid-19 en comparación con las pruebas más modernas"
Los investigadores utilizaron una técnica denominada análisis del espectrograma de Mel, que identifica características de la voz como el volumen o la potencia, entre otros. A través de esta técnica, descubrieron que el modelo LSTM tenía una precisión global a la hora de identificar los casos positivos fue del 89%.
“Estos resultados muestran una mejora significativa en la precisión del diagnóstico de la Covid-19 en comparación con las pruebas más modernas, como la prueba de flujo lateral, que tiene una sensibilidad de solo el 56%, pero una tasa de especificidad mayor al 99,5%”, apunta Aljbawi.
"La alta especificidad de la prueba de flujo lateral significa que sólo una de cada 100 personas sería diagnosticada erróneamente como positiva a Covid-19 cuando, en realidad, no estaba infectada, mientras que la prueba LSTM diagnosticaría erróneamente como positivas a 17 de cada 100 personas no infectadas. Sin embargo, dado que esta prueba es prácticamente gratuita, es posible invitar a las personas a someterse a las pruebas PCR si las pruebas LSTM muestran que son positivas", concluye el experto.