Madrid, España, 19 de septiembre de 2022. Un equipo de científicos desarrolló una aplicación para teléfonos móviles que, con ayuda de la inteligencia artificial (IA), puede identificar de forma fiable si se tiene Covid-19 a partir del sonido de la voz.
Los responsables del estudio, cuyos resultados fueron presentados recientemente en el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea celebrado en Barcelona (España), señalan que esto es posible porque el virus suele afectar las vías respiratorias superiores y las cuerdas vocales, lo que cambia el sonido de la voz.
En las pruebas realizadas se constató que la IA fue capaz de detectar las infecciones por coronavirus con un 89 por ciento de precisión, lo que es mejor que muchos de los ensayos de flujo lateral o antígenos disponibles, cuya precisión varía mucho según la marca.
En este sentido, Wafaa Aljbawi, especialista del Instituto de Ciencia de los Datos de la Universidad de Maastricht (Países Bajos), señaló que las pruebas de antígenos son aún menos fiables cuando se trata de detectar Covid-19 en personas asintomáticas.
“Estos prometedores resultados sugieren que unas simples grabaciones de voz y unos algoritmos de IA optimizados pueden lograr potencialmente una gran precisión a la hora de determinar qué pacientes tienen una infección por Covid-19”, explicó en el simposio.
Para recabar los datos, y una vez instalada la aplicación en los móviles de los participantes del estudio, se les pidió a los usuarios que realizaran algunas grabaciones: toser, respirar profundamente y leer una frase corta en la pantalla.
Aljbawi añadió que las pruebas pueden proporcionarse sin coste alguno y son fáciles de interpretar, lo que permite realizar pruebas virtuales a distancia. Además, señaló, se tiene un tiempo de respuesta inferior a un minuto, lo que significa que podrían utilizarse en los puntos de acceso de grandes concentraciones de personas y permitir así un control rápido.
Según el equipo investigador, la precisión general de la aplicación fue del 89 por ciento. Su capacidad para detectar correctamente los casos positivos fue del 89 por ciento; en el caso de los negativos, esta ascendió al 83 por ciento.
La neumóloga explicó que este buen desempeño hace que sea mucho más útil que las pruebas de flujo lateral, que clasifican erróneamente a un mayor número de personas como negativas, lo que permite que muchas de ellas sigan propagando el virus pensando falsamente que están sanas.
Los miembros del equipo de investigadores enfatizaron que la aplicación podría ser especialmente útil en los países más pobres o en lugares en los que es difícil conseguir pruebas de PCR muy precisas pero más caras, y recomiendan que se realicen estudios a mayor escala para validar sus estudios.
El equipo, dirigido por Sami Simons, neumólogo del Centro Médico de la Universidad de Maastricht, y Visara Urovi, también del Instituto de Ciencia de Datos, utilizó para sus ensayos grabaciones de voz proporcionadas por la base de datos de una aplicación gestionada por la Universidad de Cambridge.
Con ayuda de una técnica llamada análisis del espectrograma de Mel, se evaluaron 893 muestras de audio de 4.352 participantes sanos y no sanos, 308 de los cuales habían dado positivo en las pruebas de coronavirus. El método de análisis utilizado identifica características de la voz como el volumen, la potencia y la variación en el tiempo.
Texto y foto: Dpa
