¿Parece enfermo? La nueva tecnología de IA podría decir si es COVID

19 de septiembre de 2022: imagina esto: crees que podrías tener COVID. Dices algunas frases en tu teléfono. Luego, una aplicación le brinda resultados confiables en menos de un minuto.

«Pareces enfermo» es lo que los humanos le diríamos a un amigo. La inteligencia artificial, o AI, podría llevar esto a nuevas fronteras al analizar su voz para detectar la infección por COVID.

Una aplicación económica y simple podría usarse en países de bajos ingresos o para monitorear multitudes en conciertos y otras reuniones grandes, dicen los investigadores.

Es solo el último ejemplo de una tendencia creciente a explorar la voz como herramienta de diagnóstico para detectar o predecir enfermedades.

Durante la última década, se ha demostrado que el análisis del habla por IA ayuda a detectar la enfermedad de Parkinson, el trastorno de estrés postraumático, la demencia y las enfermedades cardíacas. La investigación es tan prometedora que los Institutos Nacionales de Salud acaban de lanzar un nueva iniciativa para desarrollar IA para usar la voz para diagnosticar una amplia gama de condiciones. Estos van desde enfermedades respiratorias como neumonía y EPOC hasta cáncer de laringe e incluso accidentes cerebrovasculares, ELA y trastornos psiquiátricos como depresión y esquizofrenia. El software puede detectar matices que el oído humano no puede, dicen los investigadores.

Al menos media docena de estudios han adoptado este enfoque para la detección de COVID. En el avance más reciente, los investigadores de la Universidad de Maastricht en los Países Bajos informan que su modelo de IA fue preciso el 89 % de las veces, en comparación con un promedio del 56 % para varias pruebas de flujo lateral. La prueba de voz también fue más precisa para detectar infecciones en personas sin síntomas.

Un inconveniente: las pruebas de flujo lateral muestran falsos positivos menos del 1 % de las veces, en comparación con el 17 % de la prueba de voz. Sin embargo, dado que la prueba es «prácticamente gratuita», aún sería práctico pedirles a aquellos que dan positivo que se hagan más pruebas. dijo el investigador Wafaa Aljbawiquien presentó los resultados preliminares en el congreso internacional de la European Respiratory Society en Barcelona, ​​España.

“Personalmente, estoy entusiasmado con las posibles implicaciones médicas”, dice Visara Urovi, PhD, investigadora del proyecto y profesora asociada en el Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht. «Si entendemos mejor cómo cambia la voz con diferentes condiciones, podríamos saber cuándo estamos a punto de enfermarnos o cuándo buscar más pruebas y/o tratamiento».

desarrollo de IA

Una infección por COVID puede cambiar tu voz. Afecta las vías respiratorias, «lo que da como resultado una falta de energía para hablar y pérdida de la voz debido a la dificultad para respirar y la congestión en las vías respiratorias superiores», indica el documento de preimpresión, que aún no ha sido evaluado por pares. La tos seca propia de un paciente con COVID también provoca cambios en las cuerdas vocales. E investigaciones anteriores han encontrado que la disfunción de los pulmones y la laringe debido a COVID cambia las características acústicas de una voz.

Parte de lo que hace que la última investigación sea notable es el tamaño del conjunto de datos. Los investigadores utilizaron una base de datos colaborativa de la Universidad de Cambridge que contenía 893 muestras de audio de 4352 personas, 308 de las cuales dieron positivo por COVID.

Puede contribuir a esta base de datos (todo es anónimo) a través de Cambridge’s Aplicación de sonidos COVID-19que le pide que tosa tres veces, respire profundamente por la boca de tres a cinco veces y lea una oración corta tres veces.

Para su estudio, los investigadores de la Universidad de Maastricht «se centraron solo en las oraciones habladas», dice Urovi. Los «parámetros de la señal» del audio «ofrecen información sobre la energía del habla», dice. «Son estos números los que se utilizan en el algoritmo para tomar una decisión».

Los audiófilos pueden encontrar interesante que los investigadores hayan utilizado el análisis de espectrograma de mel para identificar las características de la onda de sonido (o timbre). Los entusiastas de la IA notarán que el estudio encontró que la memoria a corto plazo (LSTM) es el tipo de modelo de IA que mejor se desempeñó. Se basa en redes neuronales que imitan el cerebro humano y es particularmente bueno para modelar señales recopiladas a lo largo del tiempo.

Para los legos, es suficiente saber que los avances en el campo pueden conducir a tecnologías «confiables, efectivas, asequibles, convenientes y fáciles de usar» para la detección y predicción de enfermedades, según el documento.

¿Y después?

Construir esta investigación en una aplicación significativa requerirá una fase de validación exitosa, dice Urovi. Tal «validación externa» (probar qué tan bien funciona el modelo con otro conjunto de datos de sonido) puede ser un proceso lento.

“Puede llevar años una fase de validación antes de que la aplicación pueda estar disponible para el público en general”, dice Urovi.

Urovi señala que incluso con el gran conjunto de datos de Cambridge, «es difícil predecir qué tan bien podría funcionar este modelo en la población general». Si las pruebas del habla funcionan mejor que una prueba rápida de antígenos, «la gente podría preferir la opción barata y no invasiva».

“Pero se necesita más investigación para determinar qué funciones de voz son más útiles para seleccionar casos de COVID y para garantizar que los modelos puedan diferenciar entre COVID y otras afecciones respiratorias”, dice el documento.

Entonces, ¿las pruebas de aplicaciones previas al concierto están en nuestro futuro? Esto dependerá de los análisis de costo-beneficio y muchas otras consideraciones, dice Urovi.

Sin embargo, «todavía puede proporcionar beneficios si la prueba se usa como apoyo o además de otras herramientas de detección bien establecidas, como una prueba de PCR».

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