Una aplicación móvil para detectar Covid con sonido con un 90% de precisión

Prueba de su gran utilidad, la inteligencia artificial (IA) puede utilizarse para detectar la infección por coronavirus en la voz. Según un estudio recién presentado a Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europeacelebrada en Barcelona, ​​una aplicación móvil capaz de lograr esta proeza.

El modelo de IA utilizado en esta investigación es más preciso que las pruebas de antígeno de flujo lateral/rápido. También es económico, rápido y fácil de usar, lo que significa que puede adoptarse en países de bajos ingresos donde las pruebas de PCR aún son costosas y, por lo tanto, no son fácilmente accesibles.

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“El modelo de IA fue preciso el 89% de las veces, mientras que las pruebas de flujo fueron mucho menos precisas a la hora de detectar infecciones para las personas”, explica Wafa El-Jabawi, investigadora del Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht (Países Bajos).

Estos resultados prometedores muestran que las grabaciones de audio simples y los algoritmos de IA precisos pueden lograr una alta precisión para la detección de COVID-19.

Este virus suele afectar las vías respiratorias superiores y las cuerdas vocales, provocando cambios en la voz de una persona infectada. Es por eso que El-Jabawi y sus supervisores, el Dr. Sami Simons, neumólogo del Centro Médico de la Universidad de Maastricht, y la Dra. Visara Orofi, también del Instituto de Ciencia de Datos, decidieron adoptar la voz de IA para la detección de Covid. -19. También contaron con la ayuda de la base de datos Covid-19 Sounds de la Universidad de Cambridge, que contiene 893 muestras de audio de 4352 participantes sanos y no saludables, 308 de los cuales dieron positivo por covid-19.Los investigadores utilizaron una técnica de análisis de sonido llamada «espectroscopia de pendiente», que identifica diferentes propiedades de un sonido, como el volumen, el volumen y el contraste a lo largo del tiempo. Al hacerlo, se descubrió que el modelo llamado memoria a corto plazo (LSTM) era superior a los demás. Su precisión general fue del 89 %, su capacidad para detectar correctamente los casos positivos (tasa de verdaderos positivos o ‘sensibilidad’) también fue del 89 % y su capacidad para identificar correctamente los casos negativos (tasa de verdaderos negativos o ‘especificidad’) fue del 83 %.

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Estos resultados muestran una mejora significativa en la precisión diagnóstica de Covid-19 en comparación con pruebas más recientes, como la prueba de flujo lateral, que tiene una sensibilidad de solo el 56%, pero una tasa de especificidad más alta, del ‘99,5% disposición’.

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