Una app podría detectar el COVID-19 a través de un simple smartphone luego que tres informáticos del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) emprendieran un proyecto con el cual buscan reconocer a una persona enferma.
Se trata de una nueva aplicación que podría ser capaz de reconocer si alguien sufre de una infección asintomática de coronavirus solo por el sonido de la tos o del habla.
Para lograr esto, los desarrolladores señalaron que aunque el porcentaje de aciertos de esta nueva tecnología ya es bastante bueno, la inteligencia artificial en la que se basa todavía debe aprender a evitar diagnósticos erróneos en personas no contagiadas.
En caso de que eso no fuera posible, la nueva aplicación podría resultar tal vez un complemento del alerta de contagio alemán Corona Warn App, que sí reconoce contactos con personas enfermas.
Los informáticos Jordi Lugarta, Ferran Hueto y Brian Subriana grabaron entre abril y mayo de 2020 la tos de 5 mil 320 pacientes, además del sonido del habla, de lo cual se obtuvo 4 mil 256 tonos.
Los resultados fueron guardados y evaluados con ayuda de una red neuronal artificial (CNN), con la que utilizaron biomarcadores acústicos, es decir, determinadas características tonales que ya habían descubierto en pacientes de Alzheimer.
“En los participantes en los que ya había sido diagnosticada oficialmente una infección de COVID-19, el modelo llega a una sensibilidad del 98.5 por ciento”, expresaron los investigadores.
Según esos resultados, la especificidad en el grupo fue de 94.2 por ciento y eso significaría que uno de cada 20 participantes habría recibido un resultado falso positivo, por lo que la especificidad debe ser mejorada para que una aplicación así funcione en la práctica.
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— OPS/OMS Guatemala (@OPSGuate) November 4, 2020
