Llegan nuevas pruebas para Covid-19 por voz, asi funcionan…
Cd. Victoria/Redacción.- Las pruebas PCR son de los mejores aliados para detectar si nos hemos contagiado de Covid-19, sin embargo, esta es muy criticada por el malestar que puede causar. Es por eso que un equipo de científicos ha encontrado una manera más sencilla para detectarla, y es por la voz.
Expertos en inteligencia artificial (IA) del Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht (Países Bajos) han desarrollado una aplicación para dispositivos móviles que ayudarán a detectar casos de Covid-19 en las voces de la gente, asegurando que con más precisión y rapidez que las pruebas de antígenos.
Este sistema fue presentado durante el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea de Barcelona, y se demostró esta prueba, al ser más barata, podría ser usada en países de bajos recursos, en donde los exámenes son más caros o difíciles de conseguir.
De acuerdo con Wafaa Aljbawi, investigadora del instituto, este modelo de IA tiene una precisión actual del 89 por ciento, un porcentaje bastante alto para las pruebas Covid que existen en el mercado.
“Nuestros resultados son prometedores y sugieren que las grabaciones de voz y los algoritmos de inteligencia artificial ajustados pueden ser muy precisos a la hora de determinar qué pacientes tienen infección por Covid-19”, asegura.
“Estas pruebas son gratuitas y fáciles de interpretar. Además, pueden ser pruebas virtuales remotas y su tiempo de respuesta es de menos de un minuto, por lo que podrían utilizarse, por ejemplo, en los puntos de entrada para grandes reuniones para asegurar una detección rápida en la población”.
De acuerdo con los investigadores, ya que la infección por Covid-19 suele afectar a las vías respiratorias superiores y las cuerdas vocales, causando cambios en la voz de una persona, a partir de ahí, con ayuda de la inteligencia artificial, se puede analizar las voces y detectar los contagios.
La aplicación, que se puede instalar desde cualquier dispositivo, reunió información básica y datos del historial médico y de hábitos como el tabaquismo del paciente, para después grabar su respiración, su tos y su voz.
Usando una técnica de análisis de voz llamada “Análisis de espectrograma de Mel”, esta identifica diferentes características de la voz, como el volumen, la potencia y la variación, pudieron descomponer las distintas propiedades de las voces de los participantes.
El modelo “Long-Short Term Memory” (LSTM), basado en redes neuronales que imitan la forma en que opera el cerebro humano y reconoce las relaciones subyacentes en los datos, logró una precisión del 89 por ciento, detectando correctamente los casos positivos y del 83 por ciento en los negativos.
