El avance de las tecnolog¨ªas en muchas ocasiones no hace la vida m¨¢s sencilla, aunque tambi¨¦n es cierto que en otras nos dan mil quebraderos de cabeza. Ahora bien, en este caso, podr¨ªa ser de gran ayuda en la lucha contra el coronavirus.

Un equipo de investigadores del Instituto Tecnol¨®gico de Massachussetts (MIT) ha desarrollado un sistema con el que poder distinguir a aquellas personas contagiadas, incluidas las asintom¨¢ticas, de las que no. Y lo han hecho diferenciando la forma de toser de unos y otros. Los asintom¨¢ticos, personas infectadas pero que no desarrollan los s¨ªntomas propios de la COVID-19, son uno de los grandes problemas a la hora de frenar la pandemia, pues contagian sin saber que est¨¢n infectados.

En un art¨ªculo publicado en el IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, el equipo ha presentado su modelo de inteligencia artificial, que es capaz de distinguir a las personas asintom¨¢ticas gracias a grabaciones de tos forzada.

M¨¢s de 200.000 muestras

En dicho sistema los investigadores han recopilado m¨¢s de 70.000 grabaciones, que a su vez contienen varias toses, por lo que la cifra total alcanza las 200.000. De ellas, 2.500 fueron enviadas por personas que finalmente se confirm¨® que ten¨ªan la enfermedad, incluyendo asintom¨¢ticas.

Con estas grabaciones, m¨¢s otras 2.500 seleccionadas al azar, el equipo equilibr¨® los datos del sistema y con ellas fue entrenado para ser capaz de diferenciarlas. De ellas usaron 4.000, y las mil restantes fueron empleadas para ver si consegu¨ªa diferenciar la tos de pacientes con COVID de la de personas sanas.

Adem¨¢s de la tos se registraron tambi¨¦n palabras habladas, enviadas voluntariamente por participantes. As¨ª, la inteligencia fue capaz de identificar el 98,5% de las toses de personas con coronavirus y el 100% de las toses de asintom¨¢ticos.

Desarrollo de una aplicaci¨®n para m¨®vil

Ahora, tras comprobar el ¨¦xito del resultado, el objetivo de MIT es traspasar este modelo a una aplicaci¨®n de m¨®vil con el fin de poder ser usada por toda la poblaci¨®n de forma pr¨¢ctica y gratuita. "La implementaci¨®n efectiva de esta herramienta de diagn¨®stico grupal podr¨ªa disminuir la propagaci¨®n de la pandemia si todos la usan antes de ir a una escuela, a una f¨¢brica o a un restaurante", destaca Brian Subirana, cient¨ªfico investigador del Laboratorio de identificaci¨®n autom¨¢tica del MIT.

L¨ªnea de investigaci¨®n abierta

Antes de la pandemia, el equipo del MIT ya hab¨ªan trabajado entrenando algoritmos de esta manera, a trav¨¦s de grabaciones de tos realizadas con tel¨¦fonos m¨®viles, para detectar otras enfermedades como la neumon¨ªa y el asma. De igualmente lo hicieron con el Alzheimer, una enfermedad que tambi¨¦n afecta a las cuerdas vocales.

Cuando el coronavirus se empez¨® a propagar y con la evidencia de que algunos pacientes experimentaban s¨ªntomas neurol¨®gicos similares a los del Alzheimer, los investigadores decidieron probar si ser¨ªa posible aplicarlo de forma efectiva. Y as¨ª fue, en abril comenzaron a recoger pruebas de tos de diferentes personas que se registraban a trav¨¦s de un sitio web.

Los voluntarios, adem¨¢s deb¨ªan completar una encuesta sobre los s¨ªntomas que padec¨ªan, independientemente de que tuvieran o no coronavirus, y si hab¨ªan sido diagnosticados a trav¨¦s de una prueba.