Así lo afirman investigadores de la Universidad de Maastricht, en los Países Bajos, que presentaron un estudio hace unos días en el Congreso Internacional de la Sociedad Respiratoria Europea en Barcelona.
Los investigadores afirman que el modelo de inteligencia artificial utilizado es más preciso que las pruebas rápidas de detección de antígenos, el 89% de las veces, así como más rápido y fácil de usar.
El equipo trabajó con datos de la aplicación Covid-19 Sounds de la Universidad de Cambridge: contiene 893 muestras de audio de 4.352 participantes sanos y enfermos, 308 de los cuales dieron positivo en la prueba del virus. Se pidió a los usuarios que tosieran tres veces, que respiraran profundamente por la boca de tres a cinco veces y que leyeran una frase corta en la pantalla tres veces. Los investigadores utilizaron una técnica de análisis de la voz llamada «espectrograma de Mel» para identificar varias características de la voz, como el volumen, la variación y la potencia.
«Estos resultados sugieren que las grabaciones de voz y los algoritmos mejorados de inteligencia artificial pueden lograr potencialmente una gran precisión para determinar qué pacientes tienen la infección. Podrían utilizarse, por ejemplo, en los puntos de entrada de las grandes multitudes, permitiendo un control rápido», explica Wafaa Aljbawi, del Instituto de Ciencia de Datos de la Universidad de Maastricht.
En Italia, la Universidad de Ferrara, desarrolló hace un año un sistema que se basa de nuevo en la tos y las ondas sonoras, identificando así «la voz» de la enfermedad. El método de reconocimiento se basa en una técnica denominada aprendizaje modal con supervisión.
Fuente: Web. Editado y adaptado por CambioDigital OnLine
