Sociedad

Diseñan una aplicación móvil capaz de detectar la covid a través de la voz con una precisión del 90%

El modelo basado en inteligencia artificial resulta más preciso y barato que las pruebas de antígenos

Esta nueva aplicación ha demostrado una eficacia muy superior a las pruebas anteriores
Esta nueva aplicación ha demostrado una eficacia muy superior a las pruebas anteriores FOTO: Biometric Vox Archivo

La pandemia de la Covid-19 parece haber pasado a una fase latente que, sin embargo, no implica que haya desaparecido. Todo lo contrario, pues el hecho de que ahora se le preste menos atención y se detecte de forma más esporádica puede hacer que convivamos con el virus sin saberlo. Por ello, las nuevas tecnologías se convierten en una herramienta cada vez más eficaz para convivir con el SARS-CoV-2 de forma eficiente y prueba de ello es que la inteligencia artificial (IA) puede utilizarse para detectar la infección por coronavirus en la voz de las personas mediante una aplicación de teléfono móvil, según una investigación presentada esta mañana en el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea, celebrado en Barcelona.

En concreto, el modelo de IA utilizado en esta investigación resulta más preciso que las pruebas de flujo lateral/antígeno rápido y es barato, rápido y fácil de usar, lo que significa que puede utilizarse en países de bajos ingresos donde las pruebas de PCR todavía resultan muy caras y, en muchas ocasiones, poco accesibles. En este sentido, Wafaa Aljbawi, investigadora del Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht (Países Bajos), explica que «el modelo de IA era preciso en el 89% de las ocasiones, mientras que la precisión de las pruebas de flujo lateral variaba mucho según la marca. Además, las pruebas de flujo lateral eran considerablemente menos precisas para detectar la infección por covid en personas que no mostraban síntomas. Estos prometedores resultados sugieren que unas sencillas grabaciones de voz y unos algoritmos de inteligencia artificial perfeccionados pueden lograr potencialmente una gran precisión a la hora de determinar qué pacientes están infectados por Covid-19».

La infección por Covid-19 suele afectar a las vías respiratorias superiores y a las cuerdas vocales, lo que provoca cambios en la voz de la persona. En este sentido, Aljbawi y sus supervisores, el doctor Sami Simons, neumólogo del Centro Médico de la Universidad de Maastricht, y la doctora Visara Urovi, también del Instituto de Ciencia de Datos, decidieron investigar si era posible utilizar la IA para analizar las voces con el fin de detectar la Covid-19. Para ello utilizaron datos de la aplicación de crowdsourcing Covid-19 Sounds de la Universidad de Cambridge (Reino Unido), que contiene 893 muestras de audio de 4.352 participantes sanos y no sanos, 308 de los cuales habían dado positivo en la prueba de Covid-19.

Así, los investigadores utilizaron una técnica de análisis de la voz denominada análisis del espectrograma de Mel, que identifica diferentes características de la voz, como el volumen, la potencia y la variación en el tiempo. De esta manera, descubrieron que un modelo llamado Memoria a Corto Plazo (LSTM) superaba a los demás modelos. Su precisión global fue del 89%, su capacidad para detectar correctamente los casos positivos (la tasa de verdaderos positivos o «sensibilidad») fue del 89%, y su capacidad para identificar correctamente los casos negativos (la tasa de verdaderos negativos o «especificidad») fue del 83%.

«Estos resultados muestran una mejora significativa en la precisión del diagnóstico de la Covid-19 en comparación con las pruebas más modernas, como la prueba de flujo lateral, que tiene una sensibilidad de sólo el 56%, pero una tasa de especificidad mayor, del 99,5%».