PixelCatchers / Getty Images
Conclusiones clave
- Las infecciones por COVID-19 afectan la respiración y el habla.
- Los investigadores del MIT desarrollaron una herramienta basada en inteligencia artificial que analiza grabaciones de audio de tos forzada para diagnosticar COVID-19.
- La herramienta podría potencialmente complementar o reemplazar las pruebas de diagnóstico COVID-19 existentes, pero no sin sus propios inconvenientes.
¿Los controles de temperatura y los frotis nasales dolorosos pronto serán cosa del pasado? Al analizar las características sónicas de una tos forzada, un software de inteligencia artificial de vanguardia se muestra prometedor para identificar a las personas que tienen COVID-19, según los resultados de un estudio realizado por un equipo de tres investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts. (MIT). El estudio de septiembre se publicó en laIEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology.
Como todas las enfermedades respiratorias, COVID-19 se dirige y ataca órganos y tejidos como los pulmones, la laringe (o laringe) y la tráquea (o tráquea), limitando la ingesta de oxígeno y provocando los correspondientes cambios en la respiración y el habla. En casos severos, estos cambios "pueden resultar en dificultades respiratorias que podrían tardar meses en mejorar", dijo a Verywell, Katherine Herz, MPH, instructora adjunta de estudios de salud global en la Universidad de Iowa que no participó en el estudio, citando a la Universidad Johns Hopkins En casos leves, estos cambios pueden ser demasiado sutiles para el oído humano, pero no para que los detecte la tecnología de inteligencia artificial sofisticada (y súper sensible).
"Los sonidos de hablar y toser están influenciados por las cuerdas vocales y los órganos circundantes", dijo Brian Subirana, PhD, director del laboratorio MIT Auto-ID y uno de los autores del estudio.ScienceAlert. "Esto significa que cuando hablas, parte de tu conversación es como toser y viceversa. También significa que las cosas que obtenemos fácilmente del habla fluida, la IA puede captar simplemente de la tos, incluidas cosas como el sexo de la persona, la lengua materna o incluso estado emocional ".
Lo que esto significa para ti
Su estado de infección por COVID-19 puede reflejarse en sus características vocales. Si bien una prueba de tos de COVID-19 parece prometedora, es necesario realizar más investigaciones. Mientras tanto, puede visitar el sitio web del departamento de salud local o estatal para buscar la información local más reciente sobre las pruebas. Llame a su proveedor de atención médica si tiene síntomas de COVID-19.
¿Cómo se desarrolló el modelo?
Los investigadores desarrollaron el MIT Open Voice Brain Model (MOVBM), un "marco de procesamiento del habla" basado en IA que sirve como prueba de diagnóstico de COVID-19. El MOVBM se basa en un conjunto de cinco biomarcadores, o rasgos comúnmente asociados con una enfermedad o trastorno en particular, para discernir las alteraciones respiratorias de las características de la infección por COVID-19. Estos biomarcadores incluyen:
- Degradación muscular
- Cambios en las cuerdas vocales.
- Cambios en el sentimiento / estado de ánimo
- Cambios en los pulmones y el tracto respiratorio.
"La estructura física de los pulmones y el tracto respiratorio se altera con infecciones respiratorias, y en los primeros días de la COVID-19 [pandemia], los epidemiólogos escuchaban los pulmones mientras los pacientes tosían forzosamente como parte de sus métodos de diagnóstico", escribieron los autores. , describiendo las formas en que COVID-19 afecta la calidad de las vocalizaciones.
Mediante la creación de un motor de grabación de audio trilingüe (inglés, español y catalán), los autores pudieron recopilar grabaciones de audio de tos forzada de 5.320 participantes, así como cualquier información médica relevante. Posteriormente, se introdujeron los datos de 4.256 de los participantes en el modelo para “entrenarlo” para distinguir entre las toses forzadas de aquellos que dieron negativo al COVID-19 y las toses forzadas de aquellos que dieron positivo al COVID-19; Los datos de los 1.064 participantes restantes se utilizaron para probar su capacidad para hacerlo.
En general, el modelo identificó correctamente el 100% de las grabaciones de audio positivas para COVID-19 asintomáticas, el 98,5% de todas las grabaciones de audio positivas para COVID-19 y el 88% de todas las grabaciones de audio.
¿Tiene futuro el modelo en la atención de la salud?
Estos resultados, escribieron los autores, sugieren que el MOVBM “tiene un gran potencial para trabajar en paralelo con los sistemas de salud para aumentar los enfoques actuales para manejar la propagación de la pandemia”. Señalan las ventajas del modelo sobre las herramientas de detección de COVID-19 existentes como evidencia de su afirmación. A diferencia de las pruebas de virología y serología actuales, que cuestan un promedio de $ 23 cada una y demoran varios días en procesarse, por ejemplo, el MOVBM es totalmente gratuito, proporciona resultados instantáneos y tiene un mayor grado de precisión.
Sin embargo, los médicos ven obstáculos funcionales y prácticos para su implementación generalizada. Joshua O. Benditt, MD, profesor de la división de medicina pulmonar, cuidados intensivos y del sueño de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington, le dice a Verywell que “es una idea interesante pero que tendría que probarse en una población de personas que son sintomáticos pero con otra enfermedad ".
"En mi opinión, la verdadera pregunta es: '¿Puede este programa diferenciar la tos de alguien con COVID-19 de alguien con resfriado común (también [un] coronavirus), influenza, neumonía bacteriana y otras afecciones que se ven comúnmente?'" él dice.
Herz cree que el modelo tiene potencial, pero que su sofisticación tecnológica puede resultar en su ruina.
“Si bien las grabaciones de la tos parecen esperanzadoras, no está claro cuánto tiempo se necesitará para obtener la aprobación de la FDA, para producir más máquinas capaces de analizar los patrones de tos como describe el estudio, así como capacitar a las personas para que puedan utilizar el equipo correctamente para que haya la menor cantidad de falsos positivos y falsos negativos cuando se hace la prueba a las personas ”, dice. Después de todo, es mucho más sencillo limpiar el interior de la boca de alguien que ejecutar un análisis en una grabación de audio.
.jpg)
