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Inteligencia Artificial para detectar asintomáticos de COVID-19

Hace meses que todos tenemos claro qué debemos hacer si un día amanecemos con tos, fiebre o con la pérdida del olfato. Conocemos el protocolo de aislamiento, la manera de solicitar una prueba en nuestro centro de salud y la necesidad de avisar a nuestros contactos de los últimos días. A partir de ahí y si el resultado es positivo, pasaremos a engrosar una lista de contagiados que asciende ya a 47 millones de personas en todo el mundo y 1,2 millones en España.

Pero, ¿qué ocurre si no tenemos síntomas? Hace tiempo que sabemos que los asintomáticos son uno de los cabos sueltos del sistema de detección de la COVID-19, ya que se realizan menos pruebas a este sector de la población, haciendo la tarea de rastreo mucho más complicada y dificultando los periodos de cuarentena necesarios si el paciente es positivo.

En esta cuestión se ha centrado el equipo del investigador catalán Brian Subirana, director del Auto-ID Lab del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), para desarrollar una herramienta de Inteligencia Artificial especializada en detectar contagios entre la población que no presenta los síntomas propios del virus analizando su tos a través del móvil.

El modelo de IA utilizado se entrenó durante meses a partir de distintas toses forzadas de diversas personas que, voluntariamente, participaron en este estudio. Los investigadores establecieron un sitio web que desde el mes de abril ha recopilado 70.000 grabaciones de tos procedentes de personas tanto sanas como enfermas de coronavirus.

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Los voluntarios podían registrar su tos a través un smartphone u otro dispositivo, así como completar un cuestionario acerca de los síntomas que experimentaban en ese momento, de si habían sido diagnosticados o no de COVID-19 por un médico o mediante un autodiagnóstico y también su género, su idioma nativo y su ubicación geográfica.

El mayor conjunto de datos de toses

Cada una de las grabaciones contenía más de una muestra, por lo que la Inteligencia Artificial se ha alimentado con alrededor de 200.000 pistas de audio de tos forzada, lo que ha constituido «el mayor conjunto de datos de investigación sobre tos que conocemos», según explica Subirana.

Un total de 2.500 de esas grabaciones pertenecían a personas que posteriormente confirmaron su positivo en COVID-19, entre las que se encontraban también asintomáticos. El equipo emparejó estas toses «coronavíricas» con otras 2.500 grabaciones seleccionadas al azar para equilibrar el conjunto de datos. Utilizaron 4.000 de ellas para entrenar más eficientemente la Inteligencia Artificial y las mil restantes se introdujeron en el modelo de IA para estudiar si este podía distinguir toses de pacientes con COVID-19 y de personas sanas, experimento que resultó exitoso.

La tasa de acierto de la herramienta desarrollada por el Auto-ID Lab para detectar asintomáticos es del 98,5%. Cabe preguntarse cómo es esto posible, por mucho que sepamos ya que la Inteligencia Artificial a veces llega donde los humanos no lo hacen.

A pesar de que los positivos sin síntomas no presentan variaciones a nivel físico y pueden encontrarse perfectamente aunque estén infectados, los investigadores del MIT han descubierto que sí que puede haber una diferencia en la forma en que tosen respecto a las personas sanas. Esta sutil alteración no es apreciable para el oído humano, pero sí para la Inteligencia Artificial.

Similitudes entre COVID-19 y Alzheimer

Este modelo de IA basado en grabaciones de tos no es el primero desarrollado por el MIT, ya que anteriormente se encontraban trabajando en distintos algoritmos para detectar afecciones pulmonares como neumonía o asma. De la misma manera, el equipo del doctor Subirana había utilizado este mismo método para la detección de signos de Alzheimer, ya que esta enfermedad produce una degradación neuromuscular que también afecta a las cuerdas vocales.

Para ello, el MIT entrenó tres redes neuronales, que analizaban la fuerza de las cuerdas vocales, los estados emocionales presentes en el habla y el desempeño pulmonar y respiratorio. Además, crearon un algoritmo capaz de detectar el deterioro muscular.

Tras el estallido de la pandemia, el equipo se planteó probar el funcionamiento de este sistema para los casos de COVID-19 y han comprobado su efectividad. Los investigadores destacan haber encontrado «una sorprendente similitud entre la discriminación de Alzheimer y Covid», ya que podían percibir patrones en los cuatro biomarcadores mencionados –fuerza de las cuerdas vocales, sentimientos, rendimiento pulmonar y respiratorio y degradación muscular– y que son específicos de la COVID-19.

El equipo del MIT pretende que este descubrimiento sea de utilidad incorporando su modelo de Inteligencia Artificial a una aplicación móvil gratuita. Bastaría con descargarla, iniciar sesión y toser en el móvil para obtener información inmediata sobre la posibilidad de estar contagiado, para posteriormente hacerse las pruebas pertinentes. Eso sí, quizá convendría desinfectar el teléfono después de cada tos.

Imagen de stockking de Freepik.

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